Boostcamp AI Tech (Day 045)

🚀 Add ultralytics #95 Open boyamie wants to merge 7 commits into main from feature-72/yolov11
Open 🚀 Add ultralytics #95 boyamie wants to merge 7 commits into main from feature-72/yolov11 +476 −0 Conversation 17 Commits 7 Checks 0 Files changed 8 Conversation boyamie boyamie commented yesterday Overview convert.py: COCO -> YOLO 형식 변환 split.py: 데이터 분할 (train/val) train.py: YOLO 모델 학습 inference.py: 추론 및 CSV 변환 streamlit.py: 추론 결과 시각화 train.py를 실행시키면 convert와 split의 함수를 불러와서 실행됩니다. Change Log W&B를 활용한 mAP50 시각화 도입 Streamlit을 통한 EDA 도입 To Reviewer 다 갈아엎었습니다 Issue Tags Closed | Fixed: [BUG] Ultralytics W&B mAP50 #94 See also: [BUG] Ultralytics W&B mAP50 #94 boyamie added 3 commits 2 days ago @boyamie ✨ Add ultralytics 6e19ff0 @boyamie 🚀 Refactor eb340f2 @boyamie 🚩 Only train project cbc63ec @boyamie boyamie added ✨ Model 🔨 Refactor Priority: High ⚙ Setting(Utils) ⚡ EDA labels yesterday @boyamie boyamie requested a review from Haneol-Kijm yesterday @boyamie boyamie self-assigned this yesterday boyamie added 2 commits yesterday @boyamie 📝 Split by ori_haneolcode e536bc8 @boyamie 📄 Add elegant 17f907d Haneol-Kijm Haneol-Kijm requested changes yesterday Haneol-Kijm left a comment 종합적으로 사소한 부분을 제외하면 깔끔한 코드긴 합니다. 원래는 바로 병합시켜드리려고 했는데요, 0.1씩 사소한 부분을 모아놓고 보니까 1이라는 값이 되어서 병합 커트라인을 못 넘는 느낌입니다. 좀 너무 사소한 부분들을 지적해서 죄송하지만 보현님께 도움이 될 만한 부분들이 있으니 한 번 체크하고 넘어가셨으면 좋겠습니다.

yolov11/augmentation.py yolov11/cfg/data.yaml @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday 클래스가 아까 제대로 표기되지 않는 오류가 있다고 했었는데요, 실험 돌리게 되면 체크해보면 좋겠네요.

@boyamie Reply… yolov11/convert.py @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday 코드 자체는 깔끔하고 좋은데요, 원본 train.json과의 혼동을 피하기 위해 최종 저장되는 파일명을 약간 다르게 하면 좋겠네요. train3.json 이건 제가 대충 생각했던 것인데 좀 너무 헷갈리게 지었다는 생각이 들구요, train_aug라던가 train_modified라던가 챗지피티 추천을 받아두면 좋을 듯 합니다. 역시 필수적인 변경 사항은 아닙니다.

Author @boyamie boyamie 20 hours ago

최종 변환된 json 파일명 변경

train_aug_json_path = “/data/ephemeral/home/dataset/train_aug.json”

변환 실행

convert_yolo(train_json_path, train_label_output_dir)

변환된 파일은 train_aug.json 또는 적절한 이름으로 저장

print(f”YOLO 형식으로 변환된 라벨이 {train_label_output_dir}에 저장되었습니다. 변환된 JSON 파일은 {train_aug_json_path}에 저장됩니다.”) 좋은 의견 감사드립니다! 추가로 print로 출력해서 저장된 디렉토리 찾기 쉽게 해봤습니다 ㅎㅎ 감사합니다!!

@boyamie Reply… boyamie marked this conversation as resolved. yolov11/inference.py @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday 이 코드는 제가 유심히 볼 필요가 있어 원본 inference 코드와 submission 파일을 살펴봤습니다. 제출 형식에 confidnece 스코어를 .4f로 지정하여 4자리까지만 표시되게 되어있는데요,

for j in range(class_num): for o in out[j]: prediction_string += str(j) + ‘ ‘ + str(o[4]) + ‘ ‘ + str(o[0]) + ‘ ‘ + str(o[1]) + ‘ ‘ + str( o[2]) + ‘ ‘ + str(o[3]) + ‘ ‘ 원본은 아예 자리수 지정이 없더라구요. 실제로 submission 파일에도 컨피던스 점수가 8자리 짜리도 있고 그렇습니다. 그래서 그 부분은 아예 빼셔야할 것 같습니다. 그 이외에는 원본 코드를 깔끔하게 바꾸셔서 보기 좋다는 생각이 듧니다. 파일명을 대신에 submission.csv보단 submission_{모델명}.csv면 좀 더 좋을 것 같습니다.

Author @boyamie boyamie 20 hours ago Confidence 스코어의 자리수 제한을 제거하고, 출력 파일명을 모델명 기반으로 변경했습니다!

prediction_string += f”{int(cls)} {conf} {xmin} {ymin} {xmax} {ymax} “ Author @boyamie boyamie 20 hours ago model_name = “yolo11x” submission_file = f”submission_{model_name}.csv” @boyamie Reply… boyamie marked this conversation as resolved. yolov11/split.py @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday 그냥 함수형식으로 바꾸고 복붙해서 파이프라인에 추가한 것으로 보이는데, 중복되는 기능이지만 같이 포함시키는 게 코드 구조 전체에서 일관성 있고 더 깔끔한 거 같아서 보기 좋습니다. 근데 제가 지은 거지만 train2랑 val2란 이름은 좀 구린 거 같네요.

Author @boyamie boyamie 20 hours ago train_file=”train_split.json” val_file=”val_split.json” 파일명 변경했습니다 !! ㅋㅋㅋㅋ train2랑 val2도 괜찮아..요!!

@boyamie Reply… boyamie marked this conversation as resolved. yolov11/streamlit.py @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday streamlit은 제가 안 써봐서 잘 모르는데, 결과를 설명할 수 있도록 visualize하는 이미지를 pr에 첨부해주시면 좀 더 아름다울 거 같다고 다른 팀원께서 언급한 적이 있긴 합니다.

Author @boyamie boyamie 20 hours ago 좋은 생각입니다! streamlit 앱을 실행시키고 보완하면서 pr날릴 때 이미지를 첨부해보겠습니다!

@boyamie Reply… boyamie marked this conversation as resolved. yolov11/train.py @Haneol-Kijm Haneol-Kijm yesterday 이 학습 코드 자체가 전반적으로 되게 깔끔해서 상당히 마음에 드는 코드입니다. 다만 한 가지 걸리는 점이 있는데요,

results = model.train(data=’/data/ephemeral/home/github/yolov11/cfg/data.yaml’, epochs=50, imgsz=512, batch=16) 이 부분에서 validation set이 따로 들어가는 부분이 없지 않나요? 보통 이런 함수의 경우엔 model.train(validation_data_path=~) 이런 식으로 들어가거나, model.validate 같은 함수를 따로 추가로 써줘야하지 않나 싶습니다. 또 지금 안 건데 image 오타도 있네요. 이 부분 체크 부탁드립니다.

Author @boyamie boyamie 20 hours ago Ultralytics 라이브러리에서 모델의 입력 이미지 크기를 설정할 때 imgsz 라는 매개변수를 사용하도록 만들었습니다! (�이미지 사이즈를 줄인 것 같습니당 ) validation 데이터는 data.yaml에서 설정된 대로 사용되게 변경했습니다!

@Haneol-Kijm Haneol-Kijm 17 hours ago 아 이미지 사이즈고 yaml에서 사용하는 군요. 오해가 있었네요 죄송합니다.

@boyamie Reply… boyamie marked this conversation as resolved. @boyamie ♻️ After feedback b787d60 Haneol-Kijm Haneol-Kijm approved these changes 17 hours ago Haneol-Kijm left a comment 매우 코드가 깔끔하고 좋아져서 보기 좋습니다! 병합은 따로 하실 거 같아 승인만 넣고 하지 않겠습니다. 이건 별도의 질문인데요, 슈도 라벨링 코드는 별개로 실행해야 되는 파일인가요? main 코드가 들어가있네요.

@boyamie 🩹 Add model path 4cb7611 Merge state Changes approved 1 approving review 1 approval This branch has no conflicts with the base branch Merging can be performed automatically.