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커스텀 불량 탐지 모델 학습: YAML → Train → Val
Day 3: YOLO 객체 탐지
커스텀 불량 탐지 모델 학습: YAML → Train → Val
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 3: YOLO 객체 탐지
학습 목표
YOLO 데이터셋 YAML 설정 파일을 작성할 수 있다 커스텀 데이터셋으로 YOLO11 모델을 학습할 수 있다 학습 결과(mAP, loss curve)를 해석할 수 있다
커스텀 데이터로 불량 탐지 모델 학습
사전학습 YOLO를 제조 불량 데이터로 전이 학습한다.
학습 흐름
1. 데이터셋 준비 (images + labels)
2. data.yaml 작성 (경로, 클래스 정의)
3. 모델 학습 (model.train())
4. 결과 확인 (mAP, loss curve)
5. 추론 테스트에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • data.yaml에 경로, 클래스 정의를 명확히 작성해야 한다
- • model.train()으로 간단하게 학습 시작, patience로 early stopping
- • mAP50-95가 제조 탐지 모델의 핵심 성능 지표
- • 합성 데이터로 파이프라인 검증 후 실제 데이터로 전환
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅YOLO 학습 데이터 누수 점검AI 학습 팁
AI에게 커스텀 불량 탐지 YOLO 학습 코드의 train/val 데이터 누수·YAML 경로 오류·클래스 불균형 처리를 점검받으세요.
이 제조 불량 탐지 YOLO11 커스텀 학습 코드를 점검해줘. YAML 파일의 train/val 경로 설정에서 데이터 누수 가능성, 불량 클래스와 정상 클래스 비율이 100:1일 때 학습 불안정 처리 누락, 학습 도중 체크포인트 저장 설정 오류를 찾고 개선 방법을 제안해줘.
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