Google Colab에서 Ultralytics YOLOv8로 맞춤형 데이터 세트 훈련

본 블로그에서는 Google Colab에서 Ultralytics YOLOv8을 사용하여 사용자 정의 객체 감지를 마스터하는 방법을 살펴봅니다. 설정부터 훈련 및 평가에 이르기까지 전체 과정을 안내하면서 YOLOv8의 힘을 발휘할 준비를 하세요.

Google Colab에서 YOLOv8 모델 설정

Google Colab에서 환경을 설정하여 시작해 보겠습니다. Google Colab이란 무엇일까요? Google Colaboratory의 줄임말인 Google Colab은 Google에서 제공하는 Python 코드를 작성하고 실행하기 위한 무료 클라우드 플랫폼입니다. 

이 설정을 위한 첫 번째 단계는 적절한 런타임 유형을 선택하여 GPU에 액세스할 수 있는지 확인하는 것입니다. nvidia-smi 명령을 사용하여 GPU 설정을 확인하여 모든 것이 원활하게 실행되는지 확인하십시오.

다음으로 pip를 사용하여 Ultralytics 및 YOLOv8 종속성을 설치합니다. Ultralytics에서 YOLO 모델을 가져와 사용자 정의 객체 감지 여정을 시작하십시오.

데이터 세트 레이블 지정 및 준비

이제 데이터 세트를 준비해 보겠습니다. 각 객체에 대한 클래스를 지정하여 경계 상자로 데이터에 레이블을 지정합니다. Ultralytics에서 데이터 세트를 YOLOv8 형식으로 내보내고 Google Colab 노트북으로 가져옵니다.

맞춤형 YOLOv8 모델 훈련

객체 탐지를 위해 detect 작업을 설정하고 필요에 맞는 YOLOv8 모델 크기를 선택합니다. 데이터세트 위치, epoch 수, 훈련을 위한 이미지 크기를 지정합니다. YOLOv8과 GPU 가속의 강력한 성능 덕분에 모델이 학습하고 적응하는 것을 확인하십시오.

모델 평가 및 검증

훈련이 완료되면 평균 오차 위치와 같은 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 보이지 않는 데이터에 대해 모델을 검증하여 일반화 기능을 확인합니다. 오차 행렬을 그리고 예측을 분석하여 모델을 추가로 미세 조정합니다.

Ultralytics YOLOv8 모델은 자동 하이퍼파라미터 설정, 다중 메트릭 지원 등과 같은 주요 기능을 갖춘 단일 CLI 명령으로 쉽게 검증할 수 있습니다. 

Ultralytics는 또한 사용자가 필요에 따라 더 나은 출력 결과를 위해 유효성 검사 중에 사용할 수 있는 몇 가지 CLI 및 Python 인수를 지원합니다. 자세한 내용은 문서를 참조하십시오.

모델 수준을 한 단계 업그레이드하기

Google Colab에서 사용자 정의 YOLOv8 모델을 성공적으로 훈련했습니다. 하지만 여기서 여정이 끝나는 것은 아닙니다. 다음 비디오에서는 모델 가중치를 내보내고 사용자 정의 훈련된 YOLOv8 모델을 사용하여 실시간 추론을 실행하는 방법을 살펴보겠습니다. 객체 탐지의 경계를 넓히는 짜릿한 경험을 할 준비를 하세요. 기대해주세요! 

마무리

Google Colab에서 YOLOv8을 사용한 맞춤형 객체 감지의 세계를 살펴보는 데 함께 해 주셔서 감사합니다. AI 및 머신러닝의 무한한 가능성을 계속 탐구하면서 더 흥미로운 업데이트와 튜토리얼을 기대해 주세요. 

이 포괄적인 가이드를 통해 이제 Google Colab에서 Ultralytics YOLOv8을 사용하여 사용자 정의 객체 감지 모델을 훈련할 수 있습니다. 전체 튜토리얼은 여기에서 시청하세요!