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[영상] YOLOv8 커스텀 데이터 학습하기
Day 2: CNN 기반 불량 분류
[영상] YOLOv8 커스텀 데이터 학습하기
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 2: CNN 기반 불량 분류
학습 목표
YOLOv8 커스텀 데이터셋 학습 파이프라인 5단계를 순서대로 설명할 수 있다 ResNet과 EfficientNet의 아키텍처 차이와 제조 적용 기준을 비교할 수 있다 전이학습이 소규모 제조 데이터셋에서 효과적인 이유를 설명할 수 있다 클래스 불균형 문제를 해결하는 3가지 전략을 적용할 수 있다
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핵심 포인트
- • 전이학습은 ImageNet 1400만 장의 특징 추출기를 공짜로 쓰는 것
- • EfficientNet은 ResNet50 대비 파라미터 5분의 1로 동등 정확도
- • YOLOv8 파인튜닝은 model.train() 한 줄로 시작하지만 data.yaml이 핵심
- • 클래스 불균형은 증강·가중치·언더샘플링으로 대응