[YOLOv8] Hyperparameter Tuning

하이퍼 파라미터 튜닝

https://docs.ultralytics.com/ko/guides/hyperparameter-tuning/

하이퍼파라미터 조정

 

모델 학습에 있어서 높은 성능의 모델을 위해 하이퍼 파라미터들의 조정이 필요한데, YOLO에서는 이 하이퍼 파라미터들을 최적화해주는 프로세스를 제공한다.

 

 

코드 (기본으로 제공하는 코드)

아래와 같이 yaml파일과 모델을 정해주면 정해진 에폭과 반복을 통해 결과를 구해준다.

from ultralytics import YOLO

# Initialize the YOLO model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Tune hyperparameters on COCO8 for 30 epochs
model.tune(data="coco8.yaml", epochs=30, iterations=300, optimizer="AdamW", plots=False, save=False, val=False)

 

 

 

수행 결과

Docs에 튜닝 관련 내용이 있길래 한 번 사용해 봤다.

근데 오래 걸린다..., 30epochs에 100iterations 줬더니, 대충 테스트 정도만 해보려고 돌렸는데 10시간 걸림,..

GPU가 NVIDIA Corporation GV100GL Tesla V100 PCle 32GB 였나

 

각 반복의 결과도 볼 수 있다.

 

best_hyperparameters.yaml