구글 코랩을 사용한 YOLOv8 아쿠아리움 데이터셋 학습 및 객체 검출

 

안녕하세요! 오늘은 구글 코랩을 사용해서 YOLOv8 모델을 학습시키고, 아쿠아리움 데이터셋으로 객체 검출을 수행하는 과정을 소개해드리려고 합니다. YOLOv8은 강력한 객체 검출 모델로, 80개의 기본 클래스 외에 추가적인 객체를 학습시킬 수 있습니다. 그럼, 시작해볼까요?

준비물

• 구글 코랩(Google Colab) 계정
• 아쿠아리움 데이터셋 (Aquarium Dataset)

단계별 과정

 

1. 구글 코랩 접속

 

먼저, 구글 코랩 사이트에 접속합니다. 구글 계정으로 로그인하면 쉽게 사용할 수 있습니다.

 

2. 런타임 유형 변경

구글 코랩 상단 메뉴에서 런타임 -> 런타임 유형 변경을 선택합니다. 여기서 하드웨어 가속기를 T4 GPU로 설정합니다. 이렇게 하면 모델 학습 속도가 크게 향상됩니다.

 

3. 아쿠아리움 데이터셋 다운로드

 

아쿠아리움 데이터셋을 다음 링크에서 다운로드합니다: 아쿠아리움 데이터셋 다운로드

 

4. 데이터셋 압축 해제

 

다운로드한 알집 파일을 코랩 /content/Aquarium_Data/ 경로에 압축을 풉니다.

 

YAML 파일을 작성하여 학습시킬 클래스와 경로를 설정합니다.

 

Ultralytics를 설치하면 YOLOv8, Pytorch, CUDA(GPU 사용을 위해 필요한)를 자동으로 설치해줍니다.

 

5. YAML 파일 설정

YAML 파일을 작성하여 학습시킬 클래스와 경로를 설정합니다.

 

6. Ultralytics 설치

Ultralytics를 설치하면 YOLOv8, Pytorch, CUDA(GPU 사용을 위해 필요한)를 자동으로 설치해줍니다.

 

7. 모델 학습

 

이제 모델을 학습시킵니다. 학습 데이터와 에포크 수 등을 설정합니다.

 

8. 객체 검출 및 결과 저장

 

학습된 모델을 사용하여 테스트 이미지를 검출하고 결과를 저장합니다.

 

9. 결과 집계

Numpy를 사용하여 결과를 집계합니다.

 

10. 예측 결과 확인

glob 모듈을 사용하여 예측 결과 경로에 저장된 파일을 확인합니다.

 

11. 결과 압축 및 저장

zipfile 모듈을 사용하여 예측 결과를 압축 파일로 저장합니다.

 

 

마무리

이렇게 해서 구글 코랩을 사용해 아쿠아리움 데이터셋을 학습시키고 YOLOv8 모델을 통해 객체 검출을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 더 자세한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.

• 유튜브 영상
• 깃허브 코드

이 글이 여러분의 데이터 분석 및 객체 검출 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 댓글로 남겨주세요!

https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/DeepLearningProject/YOLOv8_Object_Detection_Roboflow_Aquarium_Data.ipynb