[D+60] 교육 | 딥러닝: YOLOv8, Roboflow
안녕하세요, 오늘은 제 데이터 사이언스 여정에서 겪은 중요한 진전 중 하나인 YOLO v8과 Roboflow를 소개하고자 합니다.
이 포스팅을 통해 여러분도 이 흥미로운 도구들을 사용하여 여러분의 프로젝트에 활용할 수 있을 것입니다.
1. YOLO v8
YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 감지 분야에서 혁명을 일으킨 알고리즘입니다.
'한 번만 보고도 객체를 감지한다'는 이 알고리즘의 이름처럼,
YOLO v8은 이전 버전들에 비해 향상된 정확도와 처리 속도를 자랑합니다.
이러한 발전은 실시간 이미지 처리와 감지 시스템에서의 응용 가능성을 크게 확장시켜 줍니다.
2. Roboflow
Roboflow는 이미지 데이터셋의 관리와 최적화를 돕는 플랫폼입니다.
이 플랫폼은 이미지를 자동으로 라벨링하며, 데이터를 정제하고 증강하여 모델의 성능을 개선하는 데 큰 도움을 줍니다.
데이터셋을 구성하고, 클래스의 수를 정의하며, 데이터 증강 옵션을 설정하는 등의 작업은 모두 YAML 파일을 통해 손쉽게 이루어질 수 있습니다.
3. 데이터셋 구성
데이터셋은 다음과 같이 구성됩니다.
- train set: 이미지 파일과 라벨이 담긴 텍스트 파일
- valid set: 학습 검증을 위한 이미지 파일과 라벨 파일
YAML 파일은 데이터셋의 경로, 클래스의 수, 클래스명을 지정하여 학습 프로세스를 관리합니다.
이를 통해 학습이 원활하게 진행될 수 있도록 돕습니다.
!pip install roboflow
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="여러분의API키")
project = rf.workspace("your-workspace").project("your-project")
version = project.version("14")
dataset = version.download("yolov8")
이 정보를 바탕으로, YOLO v8과 Roboflow를 사용하여 강력하고 정확한 객체 감지 모델을 구축할 수 있습니다.
자세한 정보와 자원에 대해서는 Roboflow Universe에서 확인하실 수 있습니다.