YOLO 모델 학습부터 추론까지 과정

절차 과정 사진


딥러닝 기반 객체 탐지 프로젝트를 시작할 당시, YOLO라는 이름은 익히 들어 알고 있었지만, 실제로 모델을 학습시키고 추론까지 구현해보는 과정은 생각보다 더 세심하고 복잡한 작업이었습니다. 단순히 모델만 불러와서 실행하면 끝일 줄 알았던 예측 과정이, 데이터 준비부터 파라미터 설정, 결과 시각화까지 여러 단계를 요구한다는 점을 직접 경험하며 깨달았습니다. 이번 글에서는 YOLO 모델을 활용해 객체 탐지를 수행하는 전체 흐름, 즉 학습부터 추론까지의 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.

1. 데이터셋 준비와 환경 세팅

YOLO 모델 학습의 출발점은 적절한 학습 데이터를 준비하는 것입니다. 객체 탐지 모델이기 때문에 이미지와 해당 이미지 내 객체의 위치와 클래스 정보를 포함한 라벨 파일이 필요합니다. 라벨은 텍스트 형식으로 작성되며, 하나의 객체마다 클래스 번호와 바운딩 박스 중심 좌표(x, y), 박스의 폭과 높이를 0과 1 사이의 상대좌표로 표현합니다. 이미지마다 동일한 이름의 라벨 파일이 존재해야 하며, 학습용과 검증용 데이터를 분리해 구성하는 것이 일반적입니다.

데이터 준비가 완료되면 학습 환경을 구성해야 합니다. 보통 PyTorch 기반의 YOLOv5 또는 YOLOv8을 사용하며, Ultralytics에서 제공하는 공식 라이브러리를 통해 모델 로딩과 학습이 가능합니다. Python 환경과 함께 필요한 패키지를 설치하고, CUDA를 활용할 수 있는 GPU 환경이 갖춰졌다면 학습 준비가 완료된 것입니다. YOLOv5는 명령어 한 줄로도 학습을 시작할 수 있을 만큼 인터페이스가 간편하게 설계되어 있습니다.

2. 모델 학습 단계

YOLO 모델 학습은 미리 정의된 설정 파일과 학습 명령어를 통해 실행됩니다. 데이터셋에 대한 정보를 담고 있는 yaml 파일에는 클래스 수, 클래스 이름, 이미지와 라벨 경로 등이 포함되어 있으며, 이를 기반으로 모델이 데이터를 불러옵니다. 이후 학습을 시작하면 모델은 에폭 단위로 데이터를 순차적으로 학습하며, 손실 함수 값을 줄여가며 최적화가 진행됩니다.

YOLO 모델은 다양한 사이즈의 사전학습 모델을 제공합니다. 예를 들어 YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x 등은 각각 경량화 모델부터 고성능 모델까지 다양하게 구분되며, 사용 목적에 따라 선택할 수 있습니다. 학습 중에는 학습률, 배치 크기, 이미지 크기 등의 하이퍼파라미터를 설정할 수 있으며, 이를 조정하여 성능을 개선할 수 있습니다.

또한 YOLO는 자동으로 최적의 앵커 박스를 추천해주는 기능을 제공하며, 다양한 데이터 증강 기법이 내장되어 있어 추가 코드 없이도 다양한 학습 시나리오를 적용할 수 있습니다. 모델은 학습 도중 가장 성능이 우수한 체크포인트를 저장하고, 이를 통해 추후 추론에 사용할 최종 모델을 선택하게 됩니다. 학습이 완료되면 mAP(mean Average Precision) 등 다양한 성능 지표를 통해 모델의 품질을 평가할 수 있습니다.

3. 추론과 결과 활용

학습이 완료된 후에는 모델을 이용해 새로운 이미지나 영상에서 객체를 탐지할 수 있습니다. 추론은 학습된 가중치를 불러온 후, 원하는 입력 이미지 또는 디렉토리를 지정하여 수행됩니다. 모델은 입력 이미지에 대해 객체의 위치와 클래스, 그리고 신뢰도 점수를 출력하며, 이를 기반으로 바운딩 박스를 시각화하거나 수치 데이터를 활용할 수 있습니다.

YOLOv5의 경우 Python 코드로 직접 추론을 구현할 수도 있고, CLI 명령어를 통해 손쉽게 실행할 수도 있습니다. 추론 과정에서는 confidence threshold와 IoU threshold를 설정하여, 너무 낮은 신뢰도의 결과나 중복된 탐지를 필터링할 수 있습니다. 추론 결과는 이미지 위에 바운딩 박스 형태로 시각화되며, 결과를 이미지 파일로 저장하거나 실시간으로 출력할 수도 있습니다.

YOLO는 정적인 이미지뿐 아니라 실시간 영상에도 적용이 가능합니다. 웹캠이나 CCTV 영상을 실시간으로 입력받아 프레임 단위로 객체를 탐지하는 것도 가능하며, 이를 통해 출입자 수 계산, 특정 물체 감지, 교통량 분석 등의 다양한 응용이 가능합니다. 또한 추론 결과를 JSON 등 형식으로 저장하여 후속 분석 시스템에 연동할 수 있다는 장점도 있습니다.

추론 후에는 결과를 바탕으로 응용 시스템을 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 위험 객체 탐지 시스템에서는 특정 클래스가 탐지되었을 때 알람을 발생시키거나, 물류 자동화 시스템에서는 물체 위치 정보를 로봇에게 전달하는 방식으로 연동할 수 있습니다. 이처럼 YOLO는 단순 탐지를 넘어서 다양한 산업 시스템의 핵심 컴포넌트로 확장될 수 있습니다.

결론 – YOLO를 통한 객체 탐지의 흐름 정리

YOLO는 간결하면서도 강력한 객체 탐지 모델로, 데이터 준비부터 학습, 추론까지의 전체 과정이 잘 정리되어 있는 것이 큰 장점입니다. 그러나 실제로 이 모든 과정을 직접 수행해보면, 단순한 코드 실행을 넘어서 데이터 구성의 정확성, 하이퍼파라미터 조정, 결과 해석과 활용에 이르기까지 많은 고민과 실험이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

제가 경험한 프로젝트에서도 YOLO를 학습만 시켜놓고 결과가 기대에 못 미쳤던 시점이 있었습니다. 하지만 모델 구조를 깊이 이해하고, 학습 파라미터와 추론 조건들을 반복적으로 조정한 끝에, 실시간 감지 시스템을 안정적으로 운영할 수 있었습니다. 그 과정에서 YOLO가 단순히 빠른 모델이 아니라, 잘 다듬으면 매우 정밀하고 실용적인 탐지 솔루션이 될 수 있다는 점을 실감하게 되었습니다.

YOLO 모델을 제대로 활용하기 위해서는 전체 프로세스를 구조적으로 이해하고, 각 단계마다 필요한 요소를 정확히 준비하는 것이 핵심입니다. 앞으로 객체 탐지 프로젝트를 계획 중이라면, YOLO를 통해 학습부터 추론까지 전 과정을 직접 구성해보며 실전 경험을 쌓아보시길 권장드립니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기