YOLO 데이터셋의 짜임

학교 사물함을 떠올려 봅시다. 학생마다 번호가 같은 칸이 두 줄로 있어서, 위 칸에는 교과서, 아래 칸에는 체육복을 넣는다고 하면 "17번 학생의 체육복"은 바로 찾습니다. YOLO 데이터셋도 이렇게 짭니다. 그림은 images/ 칸에, 라벨은 labels/ 칸에 넣고, 같은 그림의 라벨은 확장자만 다른 같은 이름으로 둡니다.

그림의 맨 위가 데이터셋 폴더이고, 그 아래로 images/ 와 labels/ 가 갈라집니다. 둘 다 안에 train/ 과 val/ 이 있습니다. 보라 선은 images/train/part_002.png 의 라벨이 labels/train/part_002.txt 라는 짝을 보여 줍니다. 여기서 사물함 번호가 파일 이름, 위 칸과 아래 칸이 images/ 와 labels/ 입니다. data.yaml 은 사물함 앞의 안내판처럼 폴더의 자리와 클래스 이름을 적어 둡니다.

지킬 약속

학습용과 검증용으로 나누기

왼쪽 카드의 학습용 데이터는 모델이 보고 배우는 연습 문제이고, 오른쪽 카드의 검증용 데이터는 배운 뒤에 처음 보는 모의고사입니다. 연습 문제를 그대로 모의고사로 내면 외운 것인지 이해한 것인지 알 수 없습니다. 그래서 같은 그림이 두 쪽에 함께 들어가면 안 됩니다. 이 장에서는 그림을 8:2 로 나누고, 다시 돌려도 같게 나뉘도록 씨앗을 고정합니다.

data.yaml

data.yaml 은 YAML 형식의 글자 파일입니다. 이름: 값 꼴로 적고, 들여쓰기로 아래 항목을 묶습니다.

# data.yaml 은 PyYAML 같은 패키지 없이 글자로 직접 쓸 수 있다
names = ["bolt", "nut", "washer"]
lines = ["path: out_ch17_yolo", "train: images/train", "val: images/val", "names:"]
lines += [f"  {k}: {name}" for k, name in enumerate(names)]
print("\n".join(lines))

# 라벨 한 줄: 클래스 번호와 비율 넷을 빈칸으로 잇는다. :.6f 는 소수 여섯째 자리까지
cls, xc, yc, w, h = 1, 0.50625, 0.48125, 0.1125, 41 / 240
print(f"{cls} {xc:.6f} {yc:.6f} {w:.6f} {h:.6f}")

f"{xc:.6f}" 의 .6f 는 "소수점 아래 여섯 자리의 실수(fixed-point)로" 라는 뜻입니다. 41 ÷ 240 = 0.1708333… 은 반올림해 0.170833 으로 적힙니다.

주의할 점

• 라벨 폴더의 이름은 반드시 labels 입니다. YOLO 는 그림 경로의 images 를 labels 로 바꿔 라벨을 찾기 때문에, 다른 이름을 쓰면 라벨이 없는 것으로 봅니다.
• 클래스 번호와 names 의 차례가 어긋나면 모델이 볼트를 너트라고 배웁니다. 번호를 정한 표 하나를 모든 코드에서 같이 씁니다.