목표

1회차: 23/07/07 20:00~23:00
계획: YOLOv8 모델 학습 (Object Detection)
방향: YOLO 중 가장 최신 모델인 YOLOv8을 이용해 Object Detection 수행

결과

YOLOv8

• Ultralytics 사에서 개발한 최신 버전의 YOLO 모델
  - [YOLOv8] https://github.com/ultralytics/ultralytics
• YOLOv5 모델을 기반으로 생성됨
  
• 세부적으로 모델 크기에 따라 YOLOv8n·YOLOv8s·YOLOv8m·YOLOv8l·YOLOv8x 총 5개 구성됨
• 이전 버전의 YOLO 모델보다 모델 크기가 적음
• 더욱 빨라진 모델로 real-time inference가 가능
  
• 하나의 모델로 Classification, Detection, Segmentation, Tracking, Pose Estimation이 모두 가능

Object Detection

설치

pip install ultralytics

pip install wandb

• 선택적으로 학습 로그를 확인하기 위해 wandb를 설치할 수 있음

학습

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML

# Train the model
model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)

• yolov8n 모델을 이용해 학습 진행
• 학습을 위해 coco 데이터셋을 활용
• train의 인자로 epochs, batch, imgsz 등을 설정할 수 있음

모델 구조

학습 결과