Q&A
オプションにて画像サイズと同等のサイズを指定すると，メモリの限界がきてしまい，学習が始まる前に停止してしまいました．
次に，画像サイズの約半分にすると，初期値を採用した場合と同様，0が連続して出てしまい，正しく学習できませんでした．
現在，YOLOv5を用いて画像からの物体検出を試みています．
使用しているデータは以下の通りです．
画像：8000枚程度，1~2MB/枚，2500px×5000px
（何度も失敗しているのでひとまず1000枚程使用していますが，最終的には8000枚すべての学習をしようと考えています）
ラベル：各画像に複数存在，ラベルのない画像もちらほら
上記のデータを使用して学習を行うと，
以下のように，途中からprecisionなどの値が0になってしまいます．
このとき，バッチサイズは2，エポック数は100としています．
画像サイズの指定は行っていないので，恐らく初期の640のままです．
バッチサイズは，8，16, 32などいくつか試してみましたが，どれも学習するところまで至りませんでした．
エポック数やバッチサイズの関係については理解しているつもりですが，これは画像サイズが大きいがゆえの問題なのでしょうか．
どのようなパラメータを採用すれば，この環境で最後まで学習できるのでしょうか．
現在，Google Colaboratory（proではありません）にて学習を行っていますが，メモリの関係から，やはりproへのアップグレードが必要になりますか．
回答2件
0
バッチサイズを限りなく小さくし，画像サイズをもとの画像の大きさとほぼ同程度にすることで，解決しました．
投稿2021/05/10 08:53
総合スコア6
0
ベストアンサー
YOLOv5 は入力サイズがデフォルトで 640 です。2500 x 5000 となると 640 に収める場合 5000 にあわせるので約 13 % のサイズになってしまいます。おそらくこれが学習を悪化させているのではと予測しています。入力サイズを上げてみてはいかがでしょうか
投稿2021/04/30 03:33
総合スコア2853
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。