이자다의 기록

클래스 명이 같은 두 데이터셋으로 모델을 훈련시켰는데 하나의 모델만으로 훈련시킬 때가 성능이 더 괜찮다. 해당 데이터셋들을 자세히 뜯어보니 원인으로 추정되는 것을 발견했다. 위 사진을 보면 car 클래스의 인덱스는 0, large bus 클래스의 인덱스는 1, small truck 클래스의 인덱스는 4이다. 위 사진으로는 어느 인덱스가 car인지 small truck인지 구분이 가지 않지만 다른 이미지들의 라벨을 살펴보고 나온 인덱스의 결과는 다음과 같다. 클래스명\데이터셋 이름 데이터셋 P1 데이터셋 P2 car 0 0 large_bus 1 1 large_truck 2 2 medium_truck 3 3 small_bus 4 자료 없음 small_truck 5 4 small_bus, small_truck..

여러 데이터셋으로 한 모델을 학습시킬 때 한 데이터셋만으로 학습시킬 때보다 성능이 저하하는 현상을 겪고 있다. 게시글의 제목처럼 구글에 검색했고 참고할만한 자료를 아래에 정리해둔다. 곧 이를 참고해 해결법을 모색할 생각이다. https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/6781 What is the recommended way to train 2 new datasets with different classes via transfer learning in YOLOv5? · Issue #6781 · ul Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar que..

https://losskatsu.github.io/machine-learning/py-polygon01/#%EC%B0%B8%EA%B3%A0%EB%A7%81%ED%81%AC [python] 한 점이 다각형 내부에 위치하는지 판별하기 [머신러닝] 한 점이 다각형 내부에 위치하는지 판별하기 losskatsu.github.io https://bowbowbow.tistory.com/24 [기하] 다각형의 내부 외부 판별 [기하]다각형의 내부 외부 판별 목차 [기하] 다각형의 내부 외부 판별 다각형의 내부 외부 판별이란? 아이디어 다각형의 내부에 위치하는 점의 특징은 뭘까? 구현 어떻게 반 직선과 다각형의 교 bowbowbow.tistory.com 위 두 링크들을 참고해 정리한다.

프로젝트에서 결과물 출력 단계에서 에러가 생겼다. ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl' 이는 pip3 install openpyxl로 간단하게 해결 가능하다 openpyxl 설치가 완료되면 정상적으로 코드가 실행된다.

pandas 2.0.0 이후부터는 append를 지원하지 않는다고 한다. 기존 코드가 append 함수를 사용하는 것을 전재로 짜여져 있어서 바꿔야 한다. 판다스 버전을 낮추는 것도 방법이지만 호환성 문제가 터질 수 있기 때문에 코드를 수정하는 것이 장기적으로는 옳은 방법으로 보인다. append 함수는 concat 함수로 대체되었다. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2']}, index=[0, 1, 2]) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B3', 'B4', 'B5'], 'C': [..

차량 경로 추적 프로젝트 중 해당 오류가 출력되었다. jupyter와 ipywidgets를 업데이트 하라면서 참고할 사이트를 출력해준다. https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html Installation — Jupyter Widgets 8.1.1 documentation Installation Users can install the current version of ipywidgets with pip or conda. In most cases, installing the Python ipywidgets package will also automatically configure classic Jupyter Notebook and Jupyt..

opencv 사용 중에 위와 같은 오류가 발생했다. 해결법은 opencv를 삭제 후 재설치하는 것이라고 한다. 위와 같은 코드로 삭제와 재설치를 진행하였고, 오류가 계속되자 vscode를 껐다가 다시 켜고 실행하니 정상적으로 코드가 실행된다.

변수에 경로명을 지정하는데 위와 같은 오류가 나타났다. 원인은 역슬래쉬 때문이라고 한다. 그래서 경로명의 역슬래쉬를 전부 방향을 바꿔서 입력했더니. 정상적으로 코드가 실행된다.

모델을 학습 시킬 때마다 40에폭을 넘어갈 때면 Closing dataloader mosaic 라는 오류문구가 출력되었다. 훈련 지표야 매번 들쑥날쑥하니 지금까지 신경을 쓰진 않았는데 항상 해당 오류가 출력되고나서 mAP 값이 낮아지는 것이 마음에 걸려서 한번 찾아보았다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/372 Closing dataloader mosaic · Issue #372 · ultralytics/ultralytics Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question I'm trying to ..

현재 Roboflow에 두개의 데이터셋을 제작 중이다. 영상 소스가 많아서 이것들을 프로젝트에 집어넣다보니 계정 플랜을 업그레이드하지 않으면 영상 소스를 더 넣을 수 없게 되어 분리하였었다. 현재 차종 6가지에 대한 분류와 추적을 위해 yolov8 모델을 파인튜닝 중인데 그동안 두개의 데이터셋으로 학습시킨 것이 결과가 너무 안좋았다. 내가 알기로는 데이터셋이 달라도 이름만 같다면 같은 이름의 클래스에 대해 추가학습을 하는 것으로 아는데 성능이 전혀 개선되지 않고 학습을 하면 할수록 오히려 퇴보되는 것 같아 모델을 새로 한 데이터셋으로만 학습시켜보았다. 결과가 오히려 좋았다. 한 데이터셋을 200에폭 정도 학습시켰는데 지금까지 두가지 데이터셋으로 수백에폭은 학습시킨 모델보다 성능이 좋았다. 그리고 그 모델..