Ultralytics HUB로 커스텀 모델을 훈련하는 방법

AI 기반 혁신을 위해 끊임없이 노력하는 유니티에서 사용자 지정 모델 학습을 간소화하도록 설계된 플랫폼인 Ultralytics HUB를 자세히 살펴보는 데 동참해 주세요.Ultralytics YOLO 모델 트레이닝을 간소화하도록 설계된 플랫폼입니다. 숙련된 개발자이든 초보자든 Ultralytics HUB는 컴퓨터 비전 모델을 만들고 관리할 수 있는 원활한 환경을 제공합니다. 클릭 몇 번으로 사용자 지정 YOLO 모델을 훈련하는 방법을 살펴보세요.

Ultralytics HUB ?

Ultralytics HUB는 데이터 세트, 프로젝트, 모델을 처리하도록 설계된 종합 플랫폼으로, 머신 러닝 모델을 더 쉽게 훈련하고 배포할 수 있습니다. 

다양한 플랫폼과 통합되며, 모바일 앱 ( Android 및 iOS)을 통해 실시간 업데이트를 지원하고, 새로운 기능으로 지속적으로 발전하고 있습니다. 더 많은 기술적 인사이트와 단계별 워크플로에 대한 자세한 내용은 클라우드에서 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 방법에 대한 미디엄 문서를 참조하세요.

Ultralytics HUB 시작하기

사용자 친화적인 인터페이스

Ultralytics 허브에서 가장 먼저 눈에 띄는 것은 직관적인 인터페이스입니다. 홈페이지에서 데이터 세트, 프로젝트, 모델 및 통합에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 아직 베타 버전이지만, 이 플랫폼은 이미 다양하고 강력한 기능을 자랑합니다.

데이터 세트 및 모델

Ultralytics HUB에는 벤치마킹에 일반적으로 사용되는 VOC, COCO, 심슨과 같은 표준 데이터 세트가 미리 로드되어 있습니다. 이러한 데이터 세트는 80개의 클래스와 14만 개의 이미지가 포함된 COCO를 포함하여 상당한 규모를 자랑합니다. 하지만 이 플랫폼은 소규모 데이터 세트도 지원하므로 모든 수준의 사용자에게 이상적입니다. 사용자 정의 데이터 세트를 업로드하거나 다음과 같은 외부 도구와 연결하여 이미지 주석 및 데이터에 Roboflow 와 같은 외부 도구와 연결하여 이미지 주석을 추가하고 데이터 세트를 준비할 수 있습니다.

프로젝트 만들기

Ultralytics 허브에서 새 프로젝트를 만드는 것은 매우 간단합니다. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다:

1. 프로젝트 만들기: 먼저 프로젝트 이름을 짓습니다. 이 예제에서는 "객체 감지"라고 부르겠습니다.
2. 데이터 집합을 선택합니다: 사용 가능한 옵션에서 데이터 집합을 선택합니다. 간단하게 설명하기 위해 14,000개의 이미지가 있는 심슨 데이터 집합을 사용하겠습니다.
3. 모델을 선택합니다: YOLO 모델을 선택합니다. Ultralytics HUB는 다음과 같은 다양한 모델을 지원합니다. YOLOv5 및 YOLOv8. 이 예제에서는 YOLOv8 나노 모델을 사용하겠습니다.
4. 하이퍼파라미터를 조정합니다: 에포크 수, 이미지 크기, 배치 크기 등의 설정을 조정합니다. GPU 또는 CPU 중 하나를 선택하고 캐싱 옵션을 구성할 수도 있습니다.

모델 훈련

프로젝트가 설정되면 클릭 한 번으로 모델을 교육할 수 있습니다. Ultralytics HUB는 다양한 교육 옵션을 제공합니다:

• 로컬 교육: 로컬 머신에 Ultralytics 을 설치하고 교육 스크립트를 실행합니다.
• Google Colab: 필요한 코드로 미리 구성된 Google Colab 노트북을 엽니다. 이 옵션은 코딩이 필요 없으며 클라우드에서 원활하게 실행됩니다.
• HUB 클라우드: Ultralytics HUB 클라우드 트레이닝은 코딩이 필요 없는 YOLO 모델 트레이닝 솔루션을 제공하여 코더가 아닌 비즈니스 소유자에게 적합합니다. 워크플로에는 데이터 세트 업로드, 모델 선택, 클라우드 인스턴스 설정이 포함되어 있어 사전 학습된 모델을 쉽게 미세 조정하고 다양한 애플리케이션에 맞게 내보낼 수 있습니다.

Google Colab에서 모델을 훈련하려면:

1. Ultralytics 설치: 명령을 실행하여 노트북에 Ultralytics 을 설치합니다.
2. 설정 및 API 키: 설정을 구성하고 API 키를 입력합니다.
3. 훈련 시작: 트레이닝 명령을 실행하면 모델이 트레이닝을 시작합니다.

교육 진행 상황 모니터링

Ultralytics HUB는 모델의 훈련 진행 상황을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 정확도, 정밀도, 리콜, 손실 함수와 같은 주요 지표를 모니터링할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 학습 데이터를 시각화하여 시간이 지남에 따라 모델이 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.

고급 기능 및 통합

클라우드 교육 및 RoboFlow 통합

Ultralytics HUB는 클라우드 트레이닝을 도입하여 사용자가 로컬 설정 없이 클라우드에서 직접 모델을 트레이닝할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 또한 이미지에 주석을 달기 위한 도구인 Roboflow와 통합되어 이미지에 주석을 달고 데이터 세트를 준비할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 데이터 준비부터 모델 훈련까지 워크플로우가 간소화됩니다.

모바일 앱

Ultralytics HUB 앱은 모바일 디바이스에서 실시간 물체 감지 기능을 제공합니다. 이 앱은 사전 학습된 모델을 사용하여 iPhone 14 Pro에서 초당 30프레임으로 실행되는 COCO 데이터 세트의 물체를 높은 정확도로 감지할 수 있습니다. 이 기능은 실제 시나리오에서 모델을 테스트하고 훈련된 모델의 기능을 시연하는 데 적합합니다.

마무리

Ultralytics HUB는 컴퓨터 비전 분야의 판도를 바꾸고 있으며, 그 어느 때보다 쉽게 맞춤형 YOLO 모델을 훈련할 수 있게 해줍니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 강력한 기능, 원활한 통합으로 개발자와 연구자 모두에게 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다. 로컬, 클라우드 또는 모바일 앱으로 이동 중에도 모델을 훈련할 수 있는 Ultralytics HUB는 모든 것을 지원합니다.

기다릴 이유가 없죠? 지금 바로 Ultralytics HUB에 들어가 클릭 몇 번으로 머신 러닝 프로젝트의 잠재력을 실현하세요!