YOLO 실전 프로젝트 오류 해결법

프로젝트 관리 사진


YOLO를 활용한 객체 탐지 프로젝트를 실제로 진행하면서, 예상치 못한 오류들로 인해 몇 차례 프로젝트를 중단해야 했던 경험이 있습니다. 모델 구조나 학습 과정 자체는 문서에 잘 정리되어 있었지만, 실전에서는 데이터셋 구성, 버전 충돌, 라벨 포맷 오류 등 다양한 문제가 발생했고, 이를 해결하는 데 상당한 시간이 소요되었습니다. 이 글에서는 YOLO 실전 프로젝트에서 자주 발생하는 오류들과 그 해결 방법을 단계별로 정리하여 공유드리고자 합니다.

1. 데이터 관련 오류

YOLO 프로젝트에서 가장 빈번하게 발생하는 오류는 학습 데이터셋 구성과 관련된 문제입니다. YOLO는 이미지와 동일한 이름의 텍스트 라벨 파일이 존재해야 하며, 각 라벨 파일은 클래스 번호와 바운딩 박스 정보를 포함해야 합니다. 라벨 파일이 누락되었거나 형식이 틀릴 경우, 학습이 시작되자마자 에러 메시지가 출력되며 중단됩니다.

예를 들어, 라벨 텍스트 파일 내에 숫자 외의 문자가 포함되어 있거나, 클래스 번호가 정의된 클래스 수를 초과하는 경우 오류가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 라벨을 생성할 때 사용하는 툴에서 YOLO 포맷을 정확히 설정해야 하며, 라벨 파일을 수동으로 편집할 경우에는 좌표 값이 정규화되어 있는지, 클래스 번호가 양의 정수인지 반드시 확인해야 합니다.

또한 클래스 정의 파일과 라벨 파일 간의 불일치도 자주 발생하는 문제 중 하나입니다. 예를 들어, class.yaml 파일에 정의된 클래스 수가 3개인데 라벨 파일에서 4번 클래스를 사용하는 경우, YOLO는 해당 클래스가 없다는 오류를 출력하며 학습을 중단하게 됩니다. 이 경우 전체 라벨 파일을 스크립트를 통해 점검하고, 클래스 번호 범위와 정의 파일의 내용을 일치시키는 작업이 필요합니다.

2. 환경 및 의존성 문제

YOLO 프로젝트를 처음 실행할 때 가장 자주 접하는 오류 중 하나는 Python 패키지 버전이나 의존성 문제입니다. YOLOv5나 YOLOv8은 PyTorch 기반으로 동작하며, 종종 특정 버전의 PyTorch, torchvision, numpy 또는 OpenCV가 요구됩니다. 버전이 맞지 않으면 실행 도중 import 오류, 함수 누락, CUDA 미호환 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 공식 레포지토리에서 제공하는 requirements.txt 파일을 사용하는 것입니다. 새 가상 환경을 만들고 해당 파일을 기반으로 패키지를 설치하면 대부분의 버전 충돌 문제를 예방할 수 있습니다. 또한, GPU 환경에서는 PyTorch의 CUDA 버전이 현재 설치된 드라이버와 호환되는지도 반드시 확인해야 하며, CUDA mismatch 오류가 발생할 경우 PyTorch를 재설치해야 할 수도 있습니다.

한편, YOLO 모델 실행 시 GPU가 아닌 CPU로 학습이 진행되거나, GPU를 인식하지 못하는 문제도 종종 발생합니다. 이 경우 torch.cuda.is_available() 함수를 통해 CUDA 인식 여부를 확인하고, 드라이버 및 cudatoolkit이 정확히 설치되었는지 점검해야 합니다. 특히, conda 환경에서는 cudatoolkit이 자동으로 설치되지 않을 수 있으므로 명시적으로 설치해주는 것이 안전합니다.

3. 학습 및 추론 오류

모델 학습 중 발생하는 오류로는 데이터셋 불러오기 실패, 학습률 설정 오류, 앵커 박스 불일치, 이미지 크기 문제 등이 있습니다. 예를 들어, 이미지 크기가 너무 작거나 비정상적인 해상도를 가진 경우, 배치 처리 중 tensor shape mismatch 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 학습 전에 모든 이미지가 동일한 포맷으로 리사이즈되어 있는지 확인해야 하며, YOLO에서 지원하는 최소 입력 크기 이상으로 조정하는 것이 필요합니다.

또 다른 일반적인 문제는 앵커 박스 설정 오류입니다. YOLOv5는 학습 데이터에 따라 앵커 박스를 자동 추천해주는 기능이 있지만, 사용자가 임의로 값을 수정하거나 클래스 수가 변경된 상태에서 그대로 사용할 경우, 모델이 객체를 제대로 학습하지 못하게 됩니다. 이 경우 모델 학습 전에 YOLO에서 제공하는 앵커 자동 추천 기능을 실행하고, 새로 계산된 값을 config 파일에 반영해야 합니다.

추론 과정에서도 다양한 오류가 발생할 수 있습니다. 가장 흔한 예는 모델 가중치를 불러올 수 없는 경우입니다. 보통 경로 문제나 모델 구조가 변경된 경우에 발생하며, 학습된 모델과 추론 시 사용하는 코드 버전이 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다. YOLOv5에서 학습된 가중치를 YOLOv8에서 그대로 사용할 수 없기 때문에, 버전 간 호환성도 반드시 확인해야 합니다.

결론 – 실전에서 부딪히며 배우는 YOLO의 진짜 실력

YOLO는 강력하고 직관적인 객체 탐지 모델이지만, 실전에서는 예상보다 다양한 오류와 마주하게 됩니다. 데이터 포맷 문제, 환경 설정, 학습 파라미터 튜닝, 추론 시 에러 등은 모두 프로젝트의 완성도를 좌우하는 중요한 요소이며, 이를 사전에 예방하고 신속히 해결할 수 있는 능력이 곧 실력이라고 할 수 있습니다.

제가 진행한 프로젝트에서도 초기에는 라벨 포맷 하나를 잘못 설정한 것이 전체 학습에 영향을 미쳤고, 이후에는 GPU가 인식되지 않아 학습 속도가 급격히 떨어진 적도 있었습니다. 하지만 문제를 하나하나 해결하며 전체 파이프라인에 대한 이해도가 높아졌고, 결국은 안정적인 탐지 시스템을 구축할 수 있었습니다.

YOLO를 실전 프로젝트에 적용하고자 한다면, 단순한 사용법뿐만 아니라 오류가 발생했을 때 스스로 원인을 분석하고 해결할 수 있는 역량을 함께 키워야 합니다. 이 글이 YOLO 프로젝트에서 겪는 크고 작은 문제들을 조금이나마 줄이고, 더 나은 모델 개발에 도움이 되길 바랍니다.

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