কিভাবে YOLOv5 দিয়ে একটি কাস্টম ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়?

ভূমিকা

আমরা AI এবং গভীর শিক্ষার জন্য কিছু অভিনব পদ দেখেছি, যেমন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল, ট্রান্সফার লার্নিং, ইত্যাদি। আসুন আমি আপনাকে একটি বহুল ব্যবহৃত প্রযুক্তি এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং কার্যকরী একটি: YOLOv5-এর মাধ্যমে শিক্ষা স্থানান্তর করে শিক্ষা দিই।

You Only Look One, বা YOLO হল সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ডিপ লার্নিং-ভিত্তিক অবজেক্ট শনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি। একটি কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে, এই নিবন্ধটি আপনাকে দেখাবে কিভাবে এর সবচেয়ে সাম্প্রতিক বৈচিত্রগুলির একটি, YOLOv5 প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়।

শিক্ষার উদ্দেশ্য 

1. এই নিবন্ধটি মূলত একটি কাস্টম ডেটাসেট বাস্তবায়নের উপর YOLOv5 মডেলকে প্রশিক্ষণের উপর ফোকাস করবে।
2. আমরা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি কী তা দেখব এবং ট্রান্সফার শেখার কী তা দেখব।
3. আমরা বুঝতে পারব YOLOv5 কী এবং কেন আমরা YOLO-এর সংস্করণ 5 ব্যবহার করছি।

সুতরাং, সময় নষ্ট না করে, আসুন প্রক্রিয়াটি শুরু করি

সূচি তালিকা

1. প্রাক প্রশিক্ষিত মডেল
2. স্থানান্তর শিক্ষা
3. কি এবং কেন YOLOv5?
4. ট্রান্সফার লার্নিং জড়িত পদক্ষেপ
5. বাস্তবায়ন
6. কিছু চ্যালেঞ্জ যা আপনি মোকাবেলা করতে পারেন
7. উপসংহার

প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল

আপনি হয়তো শুনেছেন ডেটা বিজ্ঞানীরা "প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল" শব্দটি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করেন। একটি গভীর শিক্ষার মডেল/নেটওয়ার্ক কী করে তা ব্যাখ্যা করার পরে, আমি শব্দটি ব্যাখ্যা করব। ডিপ লার্নিং মডেল হল একটি মডেল যাতে বিভিন্ন স্তর একত্রে স্তূপাকার করা হয় যাতে একটি একাকী উদ্দেশ্য যেমন শ্রেণীবিন্যাস, সনাক্তকরণ ইত্যাদি। ডিপ লার্নিং নেটওয়ার্কগুলি তাদের দেওয়া ডেটাতে জটিল কাঠামো আবিষ্কার করে এবং একটি ফাইলে ওজন সংরক্ষণ করে শেখে। পরে অনুরূপ কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়। পূর্বপ্রশিক্ষিত মডেলগুলি ইতিমধ্যেই প্রশিক্ষিত ডিপ লার্নিং মডেল। এর অর্থ হ'ল তারা ইতিমধ্যে লক্ষ লক্ষ চিত্র সমন্বিত একটি বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত।

এখানে কিভাবে TensorFlow ওয়েবসাইট প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল সংজ্ঞায়িত করে: একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল হল একটি সংরক্ষিত নেটওয়ার্ক যা পূর্বে একটি বৃহৎ ডেটাসেটে, সাধারণত একটি বৃহৎ-স্কেল চিত্র-শ্রেণীবিভাগের টাস্কে প্রশিক্ষিত ছিল।

কিছু অত্যন্ত অপ্টিমাইজ করা এবং অসাধারণ দক্ষ প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ইন্টারনেটে উপলব্ধ। বিভিন্ন মডেল বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহার করা হয়. কিছু প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল হল VGG-16, VGG-19, YOLOv5, YOLOv3, এবং ResNet 50.

কোন মডেল ব্যবহার করবেন তা নির্ভর করে আপনি যে কাজটি করতে চান তার উপর। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি সঞ্চালন করতে চান অবজেক্ট সনাক্তকরণ টাস্ক, আমি YOLOv5 মডেল ব্যবহার করব।

স্থানান্তর শিক্ষা

স্থানান্তর শিক্ষা এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা একজন ডেটা বিজ্ঞানীর কাজকে সহজ করে দেয়। একটি মডেল প্রশিক্ষণ একটি ভারী এবং সময়সাপেক্ষ কাজ; যদি একটি মডেল স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষিত হয়, এটি সাধারণত খুব ভাল ফলাফল দেয় না। এমনকি যদি আমরা একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের মতো একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিই, তবে এটি ততটা কার্যকরীভাবে কাজ করবে না এবং একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে কয়েক সপ্তাহ সময় লাগতে পারে। পরিবর্তে, আমরা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারি এবং অনুরূপ কাজ সম্পাদন করার জন্য একটি কাস্টম ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দিয়ে ইতিমধ্যে শেখা ওজনগুলি ব্যবহার করতে পারি। এই মডেলগুলি স্থাপত্য এবং কর্মক্ষমতার দিক থেকে অত্যন্ত দক্ষ এবং পরিমার্জিত, এবং তারা বিভিন্ন প্রতিযোগিতায় আরও ভাল পারফর্ম করে শীর্ষে তাদের পথ তৈরি করেছে। এই মডেলগুলিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত করা হয়, যা তাদের জ্ঞানে আরও বৈচিত্র্যময় করে তোলে।

তাই ট্রান্সফার লার্নিং এর অর্থ হল মডেলটিকে আগের ডেটাতে প্রশিক্ষণ দিয়ে অর্জিত জ্ঞান হস্তান্তর করা যাতে মডেলটিকে একটি ভিন্ন কিন্তু একই ধরনের কাজ সম্পাদন করতে আরও ভাল এবং দ্রুত শিখতে সাহায্য করে।

উদাহরণস্বরূপ, অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য একটি YOLOv5 ব্যবহার করা, কিন্তু বস্তুটি বস্তুর পূর্ববর্তী ডেটা ব্যবহার করা ছাড়া অন্য কিছু।

কি এবং কেন YOLOv5?

YOLOv5 হল একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল যা আপনার জন্য দাঁড়িয়েছে শুধুমাত্র একবার সংস্করণ 5 রিয়েল-টাইম অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা হলে এবং নির্ভুলতা এবং অনুমান সময়ের পরিপ্রেক্ষিতে অত্যন্ত দক্ষ বলে প্রমাণিত হয়েছে। YOLO-এর অন্যান্য সংস্করণ আছে, কিন্তু একজন যেমন ভবিষ্যদ্বাণী করবে, YOLOv5 অন্যান্য সংস্করণের তুলনায় ভালো পারফর্ম করে। YOLOv5 দ্রুত এবং ব্যবহার করা সহজ। এটি PyTorch ফ্রেমওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যেখানে Yolo v4 Darknet এর থেকে একটি বৃহত্তর সম্প্রদায় রয়েছে।

আমরা এখন YOLOv5 এর আর্কিটেকচার দেখব।

কাঠামোটি বিভ্রান্তিকর মনে হতে পারে, তবে এটি কোন ব্যাপার না কারণ আমাদের স্থাপত্যের দিকে তাকাতে হবে না পরিবর্তে সরাসরি মডেল এবং ওজন ব্যবহার করুন।

ট্রান্সফার লার্নিং-এ, আমরা কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করি অর্থাৎ, মডেলটি আগে কখনও দেখেনি এমন ডেটা বা মডেলটি প্রশিক্ষিত নয় এমন ডেটা ব্যবহার করি। যেহেতু মডেলটি ইতিমধ্যেই একটি বৃহৎ ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত, তাই আমাদের ইতিমধ্যেই ওজন আছে৷ আমরা যে ডেটাতে কাজ করতে চাই তার উপর আমরা এখন মডেলটিকে বেশ কয়েকটি যুগের জন্য প্রশিক্ষণ দিতে পারি। প্রশিক্ষণের প্রয়োজন কারণ মডেলটি প্রথমবার ডেটা দেখেছে এবং কাজটি সম্পাদন করার জন্য কিছু জ্ঞানের প্রয়োজন হবে।

ট্রান্সফার লার্নিং এর সাথে জড়িত পদক্ষেপ

ট্রান্সফার লার্নিং একটি সহজ প্রক্রিয়া, এবং আমরা এটি কয়েকটি সহজ ধাপে করতে পারি:

1. ডেটা প্রস্তুতি
2. টীকাগুলির জন্য সঠিক বিন্যাস
3. আপনি চাইলে কয়েকটি স্তর পরিবর্তন করুন
4. কয়েকটি পুনরাবৃত্তির জন্য মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন
5. যাচাই/পরীক্ষা

ডেটা প্রস্তুতি

আপনার নির্বাচিত ডেটা একটু বড় হলে ডেটা প্রস্তুতি সময়সাপেক্ষ হতে পারে। ডেটা প্রস্তুতির অর্থ হল চিত্রগুলিকে টীকা করা, এটি এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে আপনি চিত্রের বস্তুর চারপাশে একটি বাক্স তৈরি করে চিত্রগুলিকে লেবেল করেন৷ এটি করার মাধ্যমে, চিহ্নিত বস্তুর স্থানাঙ্কগুলি একটি ফাইলে সংরক্ষণ করা হবে যা পরে প্রশিক্ষণের জন্য মডেলকে খাওয়ানো হবে। কয়েকটা ওয়েবসাইট আছে, যেমন makeense.ai এবং roboflow.com, যা আপনাকে ডেটা লেবেল করতে সাহায্য করতে পারে। 

এখানে আপনি makeense.ai-তে YOLOv5 মডেলের ডেটা কীভাবে টীকা করতে পারেন।

1. দেখুন https://www.makesense.ai/. 

2. স্ক্রিনের নীচে ডানদিকে get start-এ ক্লিক করুন।

3. কেন্দ্রে হাইলাইট করা বাক্সে ক্লিক করে আপনি যে ছবিগুলি লেবেল করতে চান তা নির্বাচন করুন৷

আপনি যে চিত্রগুলি টীকা করতে চান তা লোড করুন এবং অবজেক্ট সনাক্তকরণে ক্লিক করুন।

4. ছবিগুলি লোড করার পরে, আপনাকে আপনার ডেটাসেটের বিভিন্ন শ্রেণীর জন্য লেবেল তৈরি করতে বলা হবে।

আমি একটি গাড়িতে লাইসেন্স প্লেট শনাক্ত করছি, তাই আমি যে একমাত্র লেবেলটি ব্যবহার করব তা হল "লাইসেন্স প্লেট।" আপনি ডায়ালগ বক্সের বাম দিকে '+' বোতামে ক্লিক করে এন্টার টিপে আরও লেবেল তৈরি করতে পারেন।

আপনি সমস্ত লেবেল তৈরি করার পরে, প্রকল্প শুরুতে ক্লিক করুন।

আপনি যদি কোনো লেবেল মিস করে থাকেন, তাহলে আপনি পরে অ্যাকশনে ক্লিক করে লেবেল সম্পাদনা করতে পারেন।

5. ইমেজে অবজেক্টের চারপাশে একটি বাউন্ডিং বক্স তৈরি করা শুরু করুন। এই ব্যায়ামটি প্রাথমিকভাবে কিছুটা মজার হতে পারে, কিন্তু খুব বড় ডেটা সহ, এটি ক্লান্তিকর হতে পারে।

6. সমস্ত চিত্র টীকা করার পরে আপনাকে ফাইলটি সংরক্ষণ করতে হবে যাতে ক্লাসের সাথে বাউন্ডিং বাক্সের স্থানাঙ্ক থাকবে।

তাই আপনাকে অ্যাকশন বোতামে যেতে হবে এবং এক্সপোর্ট অ্যানোটেশনে ক্লিক করতে হবে 'YOLO ফরম্যাটে ফাইল ধারণকারী একটি জিপ প্যাকেজ' বিকল্পটি চেক করতে ভুলবেন না, কারণ এটি YOLO মডেলে প্রয়োজনীয় ফাইলগুলিকে সঠিক বিন্যাসে সংরক্ষণ করবে।

7. এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, তাই এটি সাবধানে অনুসরণ করুন।

আপনার কাছে সমস্ত ফাইল এবং চিত্র থাকার পরে, যে কোনও নামে একটি ফোল্ডার তৈরি করুন। ফোল্ডারটিতে ক্লিক করুন এবং ফোল্ডারের ভিতরে নামের ইমেজ এবং লেবেল সহ আরও দুটি ফোল্ডার তৈরি করুন। উপরের মতো ফোল্ডারটির নাম দিতে ভুলবেন না, কারণ আপনি কমান্ডে প্রশিক্ষণের পথটি খাওয়ানোর পরে মডেলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেলগুলির জন্য অনুসন্ধান করে।

ফোল্ডার সম্পর্কে ধারণা দেওয়ার জন্য, আমি 'CarsData' নামে একটি ফোল্ডার তৈরি করেছি এবং সেই ফোল্ডারে দুটি ফোল্ডার তৈরি করেছি - 'ইমেজ' এবং 'লেবেল।'

দুটি ফোল্ডারের ভিতরে, আপনাকে 'ট্রেন' এবং 'ভাল' নামে আরও দুটি ফোল্ডার তৈরি করতে হবে। ইমেজ ফোল্ডারে, আপনি আপনার ইচ্ছা অনুযায়ী ছবিগুলিকে বিভক্ত করতে পারেন, তবে লেবেলটি বিভক্ত করার সময় আপনাকে সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে, কারণ লেবেলগুলি আপনার বিভক্ত করা চিত্রগুলির সাথে মিলে যাওয়া উচিত।

8. এখন ফোল্ডারটির একটি জিপ ফাইল তৈরি করুন এবং এটি ড্রাইভে আপলোড করুন যাতে আমরা এটি কোলাবে ব্যবহার করতে পারি।

বাস্তবায়ন

আমরা এখন বাস্তবায়ন অংশে আসব, যা খুবই সহজ কিন্তু জটিল। আপনি যদি সঠিকভাবে কোন ফাইলগুলি পরিবর্তন করতে না জানেন তবে আপনি কাস্টম ডেটাসেটে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হবেন না৷ 

সুতরাং এখানে কোডগুলি রয়েছে যা আপনাকে একটি কাস্টম ডেটাসেটে YOLOv5 মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য অনুসরণ করতে হবে৷

আমি আপনাকে এই টিউটোরিয়ালের জন্য google colab ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি কারণ এটি GPU প্রদান করে যা দ্রুত গণনা প্রদান করে।

1. !git ক্লোন https://github.com/ultralytics/yolov5
এটি YOLOv5 সংগ্রহস্থলের একটি অনুলিপি তৈরি করবে যা ultralytics দ্বারা তৈরি একটি GitHub সংগ্রহস্থল।

2. cd yolov5
এটি একটি কমান্ড-লাইন শেল কমান্ড যা বর্তমান কার্যকারী ডিরেক্টরিকে YOLOv5 ডিরেক্টরিতে পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়।

3. !pip install -r requirements.txt
এই কমান্ডটি মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত সমস্ত প্যাকেজ এবং লাইব্রেরি ইনস্টল করবে।

4. !'/content/drive/MyDrive/CarsData.zip' আনজিপ করুন
Google colab-এ ছবি এবং লেবেল রয়েছে এমন ফোল্ডারটিকে আনজিপ করা হচ্ছে

এখানে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ আসে...

আপনি এখন প্রায় সমস্ত পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করেছেন এবং আপনাকে আরও একটি লাইন কোড লিখতে হবে যা মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেবে, তবে, তার আগে, আপনাকে আপনার কাস্টম ডেটাসেটের পথ দেওয়ার জন্য আরও কয়েকটি ধাপ সম্পাদন করতে হবে এবং কিছু ডিরেক্টরি পরিবর্তন করতে হবে এবং সেই ডেটাতে আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন।

এখানেই সব পাবেন আপনি যা করতে চান।

উপরের 4টি ধাপ সম্পাদন করার পর, আপনার Google colab-এ yolov5 ফোল্ডারটি থাকবে। yolov5 ফোল্ডারে যান, এবং 'ডেটা' ফোল্ডারে ক্লিক করুন। এখন আপনি 'coco128.yaml' নামে একটি ফোল্ডার দেখতে পাবেন। 

এগিয়ে যান এবং এই ফোল্ডার ডাউনলোড করুন.

ফোল্ডারটি ডাউনলোড করার পরে, আপনাকে এটিতে কয়েকটি পরিবর্তন করতে হবে এবং আপনি যে ফোল্ডার থেকে এটি ডাউনলোড করেছেন সেখানে এটি আবার আপলোড করতে হবে।

এখন আমরা যে ফাইলটি ডাউনলোড করেছি তার বিষয়বস্তু দেখি, এবং এটি দেখতে এরকম কিছু হবে।

আমরা আমাদের ডেটাসেট এবং টীকা অনুযায়ী এই ফাইলটি কাস্টমাইজ করতে যাচ্ছি।

আমরা ইতিমধ্যেই কোল্যাবে ডেটাসেটটি আনজিপ করেছি, তাই আমরা আমাদের ট্রেনের পথ এবং যাচাইকরণের চিত্রগুলি কপি করতে যাচ্ছি। ট্রেনের ছবিগুলির পাথ অনুলিপি করার পরে, যা ডেটাসেট ফোল্ডারে থাকবে এবং '/content/yolov5/CarsData/images/train' এর মতো দেখতে হবে, এটি coco128.yaml ফাইলে পেস্ট করুন, যা আমরা এইমাত্র ডাউনলোড করেছি।

পরীক্ষা এবং বৈধতা ইমেজ সঙ্গে একই কাজ.

এখন আমরা এটি সম্পন্ন করার পরে, আমরা 'nc: 1' এর মত ক্লাসের সংখ্যা উল্লেখ করব। এই ক্ষেত্রে, ক্লাসের সংখ্যা মাত্র 1। তারপরে আমরা নীচের ছবিতে দেখানো নামটি উল্লেখ করব। অন্যান্য সমস্ত ক্লাস এবং মন্তব্য করা অংশ মুছে ফেলুন, যার প্রয়োজন নেই, তারপরে আমাদের ফাইলটি এইরকম দেখতে হবে।

আপনি চান যে কোনো নাম দিয়ে এই ফাইল সংরক্ষণ করুন. আমি customPath.yaml নামে ফাইলটি সেভ করেছি এবং এখন coco128.yaml যেখানে ছিল সেই একই জায়গায় এই ফাইলটি কোলাবে আবার আপলোড করি। 

এখন আমরা সম্পাদনা অংশ সম্পন্ন করেছি এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত।

আপনার কাস্টম ডেটাসেটে কয়েকটি ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।

আপনার আপলোড করা ফাইলের নাম পরিবর্তন করতে ভুলবেন না ('customPath.yaml)। আপনি মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে চান এমন যুগের সংখ্যাও পরিবর্তন করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে, আমি শুধুমাত্র 3 যুগের জন্য মডেলটি প্রশিক্ষণ দিতে যাচ্ছি।

5. !python train.py –img 640 –batch 16 –epochs 10 –data /content/yolov5/customPath.yaml –weights yolov5s.pt

আপনি ফোল্ডারটি যেখানে আপলোড করবেন সেই পথটি মনে রাখবেন। যদি পথ পরিবর্তন করা হয়, তাহলে কমান্ডগুলি মোটেই কাজ করবে না।

আপনি এই কমান্ডটি চালানোর পরে, আপনার মডেল প্রশিক্ষণ শুরু করা উচিত এবং আপনি আপনার স্ক্রিনে এরকম কিছু দেখতে পাবেন।

সমস্ত যুগ শেষ হওয়ার পরে, আপনার মডেলটি যে কোনও ছবিতে পরীক্ষা করা যেতে পারে।

আপনি detect.py ফাইলে আপনি কী সংরক্ষণ করতে চান এবং আপনি কী পছন্দ করেন না, লাইসেন্স প্লেটগুলি কোথায় সনাক্ত করা হয়েছে ইত্যাদি সনাক্তকরণের বিষয়ে আরও কিছু কাস্টমাইজেশন করতে পারেন।

6. !python detect.py –weight /content/yolov5/runs/train/exp/weights/best.pt –source path_of_the_image

আপনি কিছু ছবিতে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী পরীক্ষা করতে এই কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।

কিছু চ্যালেঞ্জ যা আপনি মোকাবেলা করতে পারেন

যদিও উপরে ব্যাখ্যা করা ধাপগুলি সঠিক, তবে কিছু সমস্যার সম্মুখীন হতে পারেন যদি আপনি সেগুলিকে সঠিকভাবে অনুসরণ না করেন। 

1. ভুল পথ: এটি মাথাব্যথা বা সমস্যা হতে পারে। আপনি যদি চিত্রের প্রশিক্ষণে কোথাও ভুল পথে প্রবেশ করেন তবে এটি সনাক্ত করা সহজ হবে না এবং আপনি মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারবেন না।
2. লেবেলগুলির ভুল বিন্যাস: এটি একটি YOLOv5 প্রশিক্ষণের সময় লোকেদের মুখোমুখি হওয়া একটি ব্যাপক সমস্যা৷ মডেলটি শুধুমাত্র একটি বিন্যাস গ্রহণ করে যেখানে প্রতিটি চিত্রের ভিতরে পছন্দসই বিন্যাস সহ নিজস্ব পাঠ্য ফাইল থাকে। প্রায়শই, একটি XLS ফর্ম্যাট ফাইল বা একটি একক CSV ফাইল নেটওয়ার্কে দেওয়া হয়, যার ফলে একটি ত্রুটি হয়৷ আপনি যদি কোথাও থেকে ডেটা ডাউনলোড করেন, প্রতিটি ছবি টীকা করার পরিবর্তে, লেবেলগুলি সংরক্ষণ করা হয় এমন একটি ভিন্ন ফাইল বিন্যাস থাকতে পারে। XLS ফর্ম্যাটকে YOLO ফর্ম্যাটে রূপান্তর করার জন্য এখানে একটি নিবন্ধ রয়েছে৷ (নিবন্ধটি শেষ হওয়ার পরে লিঙ্ক)।
3. ফাইলের সঠিক নামকরণ না করা: ফাইলের সঠিক নামকরণ না করা আবার একটি ত্রুটির দিকে নিয়ে যাবে। ফোল্ডারগুলির নামকরণের সময় পদক্ষেপগুলিতে মনোযোগ দিন এবং এই ত্রুটি এড়ান।

উপসংহার

এই প্রবন্ধে, আমরা ট্রান্সফার লার্নিং কি এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল শিখেছি। আমরা শিখেছি কখন এবং কেন YOLOv5 মডেল ব্যবহার করতে হবে এবং কীভাবে একটি কাস্টম ডেটাসেটে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে হবে। আমরা ডেটাসেট প্রস্তুত করা থেকে শুরু করে পাথ পরিবর্তন করা এবং অবশেষে কৌশলটি বাস্তবায়নে নেটওয়ার্কে তাদের খাওয়ানো পর্যন্ত প্রতিটি ধাপের মধ্য দিয়ে গিয়েছি এবং ধাপগুলি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বুঝতে পেরেছি। আমরা একটি YOLOv5 প্রশিক্ষণের সময় সম্মুখীন হওয়া সাধারণ সমস্যাগুলি এবং তাদের সমাধানগুলিও দেখেছি। আমি আশা করি এই নিবন্ধটি আপনাকে একটি কাস্টম ডেটাসেটে আপনার প্রথম YOLOv5 প্রশিক্ষণে সাহায্য করেছে এবং আপনি নিবন্ধটি পছন্দ করেছেন।

সংশ্লিষ্ট

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/how-to-train-a-custom-dataset-with-yolov5/