YOLOv4

YOLOv4가 2020년 4월 23일 arXiv에 공개되었고 논문 제목은 “YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection” 이다.

여기에서는 YOLOv4에 대한 내용과 실제 사용법에 대해 정리해보려고 한다.

아직 내용 정리는 …

실제 사용법

Training

학습은 아래와 같은 명령어를 이용하여 진행할 수 있다.

./darknet detector train data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 -dont_show -mjpeg_port 8090 -map

여기서 obj.data는 Training과 Test 정보를 나타내는 파일이고, yolo-obj.cfg는 YOLOv4의 구조에 대한 정보를 나타내는 파일이다. 그 내용을 살펴보면 다음과 같다.

  • obj.data

    classes = 1
train = data/train.txt
valid = data/valid.txt
names = data/obj.names
backup/backup

    • classes: 학습할 모델이 구분해야 하는 Class 수

    • train: 학습할 이미지의 경로를 저장하고 있는 텍스트 파일

    • valid: 검증할 이미지의 경로를 저장하고 있는 텍스트 파일

    • names: 분류할 Object의 이름이 저장된 파일

    • backup: 학습된 모델을 저장할 위치

Test

테스트는 아래와 같은 명령어를 이용하여 진행할 수 있다.

./darknet detector map data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_best.weights

여기서 backup에 저장된 yolo-obj_best.weights는 위에서 언급한 Training을 통해 학습된 YOLOv4 모델 중 가장 성능이 좋았던 경우의 Weight를 저장한 파일이다.

참조