YOLOv5 dataset 사용법

[jaehwan-AI]

YOLOv5 데이터셋은 원하시면 따로 공유드리겠습니다.

<YOLOv5 사용법>
yolov5 github에 가보시면 사용법이 나와있지만 우리 데이터셋에 맞는 사용법을 간단히 공유해봅니다.

yolov5를 git clone해서 받으시면 다음과 같이 clone이 됩니다.

빨간 네모는 제가 실행하면서 생긴 것들이라 clone 받아도 없습니다.

이제부터 yolov5 간편 사용 설명 시작하겠습니다.

첫 번째로 빨간 네모들 부터 설명드릴게요

1. dataset : 실제로 사용하는 dataset을 모아놓았는데 다른 경로가 있다면 그 곳으로 옮겨도 상관없습니다.
   대신 구조는 아래와 같이 해주셔야 합니다.
   
2. runs는 학습이나 inference하면 자동으로 결과가 담기는 폴더입니다. 현재 mmdetection의 work_dirs라고 생각하시면 됩니다.
3. wandb는 yolov5랑 wandb 연동했을 때 생기는 폴더입니다.
4. inference.py는 yolov5를 돌리고 현재 대회 submission하기 위해 만든 파일입니다. 이건 필요하시면 따로 설명드릴게요.
5. mk_trainset.py랑 mk_testset.py는 yolo용 학습 데이터 만들 때 사용했던 건데 이제는 라이브러리가 있으니 필요가 없습니다...
6. yolov5s.pt와 yolov5x.pt는 pretrained weight인데 나중에 학습이나 inference할 때 자동으로 install 됩니다.

이제 사용법 설명드릴게요

1. 아래 사진과 같이 yaml 파일을 만들어서 data 라는 폴더에 넣어주세요.
   
   path에 아까 말씀드린 dataset이 들어가 있는 것을 확인할 수 있습니다.
2. 그리고 models 폴더에 가보시면 모델 사이즈별로 s, m, l, x 4종류가 있는데 원하시는 것을 복사하셔서 아래와 같이 class 수만
   변경해주시면 학습 준비가 끝납니다. 각 모델 첫 줄에 nc라고 있습니다.
   
3. yolov5 폴더 경로로 이동한 다음 다음과 같이 입력하면 바로 학습이 진행됩니다.
   python train.py --img-size 1024 --batch {batch_size} --epochs {epochs} --data ./data/{1번에서 만든 yaml} --cfg {2번에서 만든 모델 yaml 파일} --weights {선택한 yolov5 모델, ex) yolov5s.pt} --entity {wandb entity} --project {wandb project} --name {wandb project/name}

저는 간단하게 학습하고 inference하는 방법만 알고 다른 세세한 설정 부분은 아직 모릅니다.
혹시 막히는 부분을 말씀해주시면 같이 고민해드리겠습니다!

[jiwoo0212]

세심한 튜토리얼 감사합니다!

[ppskj178]

dataset : 실제로 사용하는 dataset을 모아놓았는데 다른 경로가 있다면 그 곳으로 옮겨도 상관없습니다. 대신 구조는 아래와 같이 해주셔야 합니다.
이 작업할떄 실제 데이터를 복사하면 매우 시간이 많이 걸릴 것 같은데
리눅스에서 제공하는 심볼릭 링크를 사용하시면 편하실거에요

현재 제가 efficientdet 테스트를 위해 구성한 디렉토리인데
저 데이터를 해당 경로로 복사한 것이 아니라 원본 dataset 폴더의 바로가기이고
내부에 valid 폴더 역시 저희는 따로 분할은 안했기때문에 train폴더의 바로가기를 생성했습니다.

명령어는 ln 이고 폴더에 사용하실거면 -s 옵션을 주시면됩니다.