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YOLOv8 학습
첫 번째 YOLOv8 사용자 정의 모델을 학습하는 방법
이 가이드는 첫 학습을 사전 점검, 파라미터 선택, 결과 확인까지의 단순한 흐름으로 정리합니다.
8분YOLOv8클라우드 학습모델 내보내기
학습 전에 기본적인 사전 점검을 하기
첫 학습 실패는 보통 모델 자체보다 데이터셋 구조, 클래스 순서, 샘플 품질 문제에서 비롯됩니다.
클래스 순서를 확인하세요.
학습 및 검증 파일을 샘플로 점검하세요.
내보내기 구조가 올바른지 확인하세요.
첫 실험은 단순하게 유지하기
첫 실행의 목표는 완벽한 지표가 아니라 workflow 검증입니다.
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중간 수준의 epoch와 batch size를 사용하세요.
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나중에 비교할 수 있도록 이번 파라미터를 기록하세요.
다시 튜닝하기 전에 결과를 검토하기
다음 행동을 결정하기 전에 결과가 파라미터 문제인지 데이터 문제인지 판단하세요.
손실 곡선이 건강한지 확인하세요.
오류가 특정 샘플 유형에 몰리는지 살펴보세요.
그다음 데이터를 보강할지 튜닝할지 결정하세요.
FAQ
첫 실행부터 최적의 파라미터가 필요한가요? 아니요. 가장 중요한 것은 먼저 workflow가 정상 동작하는지 확인하는 것입니다.
학습이 끝난 뒤 가장 먼저 무엇을 해야 하나요? 결과가 데이터 문제에 더 가까운지, 튜닝 문제에 더 가까운지 먼저 판단하세요.
다음 학습 제안
처음이라면 먼저 주석 및 내보내기 가이드부터 시작하세요.
팀 workflow를 준비 중이라면 협업 및 플랜 선택 가이드로 이어가세요.
전체 workflow를 이해하고 싶다면 그다음 OpenClaw와 학습 가이드로 가세요.