[중간 점검] YOLOv5 객체 탐지 모델 1차 학습 결과

[yeverycode]

현재 구축된 데이터셋을 기반으로 YOLOv5s 모델의 1차 학습 및 평가를 진행하였습니다.

데이터셋 현황

현재 포함 클래스

• book_monkey
• book_flowerpot
• tactile_monkey
• tactile_flowerpot
• braille
• text

※ 전체 클래스 구축 전 중간 점검용 학습 결과입니다.

학습 환경

• Model: YOLOv5s
• Epochs: 100
• Image Size: 640

Validation 결과

• Precision(P): 0.950
• Recall(R): 0.923
• mAP50: 0.954
• mAP50-95: 0.676

Test 결과

• Precision(P): 0.847
• Recall(R): 0.889
• mAP50: 0.898
• mAP50-95: 0.641

클래스별 mAP50

• book_monkey: 0.995
• book_flowerpot: 0.842
• tactile_monkey: 0.867
• tactile_flowerpot: 0.745
• braille: 0.995
• text: 0.945

산출물

• best.pt 생성 완료
• 학습 결과 그래프(results.png) 생성 완료

향후 계획

• 누락 클래스 데이터 추가 수집
• 데이터 증강 적용
• 최종 데이터셋 기반 재학습
• 성능 비교 및 최종 모델 선정