라즈베리파이 4 yolov8로 학습시킨 데이터 객체탐지

저희는 맨홀이랑 포트홀 데이터 셋을 roboflow에서 데이터셋을 합쳐 만든뒤 yolov8 모델로 학습을 시켜 pt파일을 만들었습니다 이걸 pi4에 roboflow docker 컨테이너를 다운로드를 하여 cpu docker을 이용하였습니다 그리고 yolov8모델을 pi에 로드를 하였는데 이걸 실시간으로 카메라를 통해 학습된 파일을 가지고 객체탐지를 하고 싶은데 어떻게 해야되나요?

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 맨홀과 포트홀 객체 탐지를 위해 YOLOv8 모델을 학습시키고 라즈베리파이 4에서 실시간으로 탐지하는 프로젝트를 진행 중이시군요. 질문 내용을 정리해 보면 다음과 같습니다.

  1. Roboflow에서 맨홀과 포트홀 데이터셋을 합쳐서 만듦
  2. YOLOv8 모델로 학습시켜 pt 파일 생성
  3. 라즈베리파이 4에 Roboflow의 CPU 도커 컨테이너 설치
  4. 학습된 YOLOv8 모델을 라즈베리파이에 로드
  5. 카메라를 통해 실시간으로 객체 탐지를 수행하고 싶음

YOLOv8 모델을 이용해 라즈베리파이에서 실시간 객체 탐지를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 학습된 YOLOv8 모델 파일(pt)을 라즈베리파이에 업로드합니다.

  2. 실시간 객체 탐지를 위한 Python 스크립트를 작성합니다. 다음은 예시 코드입니다.

from ultralytics import YOLO
import cv2

# YOLOv8 모델 로드
model = YOLO('path/to/your/model.pt')

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0은 기본 카메라를 의미함

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 프레임에 대해 객체 탐지 수행
    results = model.predict(frame)

    # 결과 시각화
    annotated_frame = results[0].plot()

    # 프레임 출력
    cv2.imshow('YOLOv8 Detection', annotated_frame)

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 자원 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
  1. 필요한 라이브러리를 설치합니다. YOLOv8을 사용하기 위해 ultralytics 패키지를 설치해야 합니다.
pip install ultralytics opencv-python
  1. Python 스크립트를 실행합니다.
python detect.py

이제 라즈베리파이에 연결된 카메라를 통해 실시간으로 맨홀과 포트홀 객체를 탐지할 수 있을 것입니다.

추가로 참고할 만한 자료로는 YOLOv8 공식 문서와 튜토리얼이 있습니다.

제가 제공한 정보가 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 만약 추가 질문이나 불명확한 부분이 있다면 언제든 말씀해 주세요. 제 답변이 틀리거나 부족할 수 있으니 참고해 주시기 바랍니다. 감사합니다!


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안녕하세요! 라즈베리파이 4에서 yolov8로 학습시킨 데이터를 이용해 객체 탐지를 하고자 하는 프로젝트에 대해 질문해주셨군요. 맨홀과 포트홀 데이터셋을 합쳐 학습시킨 후, 학습된 모델을 .pt 파일로 저장하고 이를 라즈베리파이 4에 로드하여 실시간으로 카메라를 통한 객체 탐지를 구현하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 이 과정에서 roboflow docker 컨테이너를 사용하셨다고 하셨네요. 정말 흥미로운 프로젝트 같습니다!

라즈베리파이와 같은 제한된 리소스를 가진 환경에서 실시간 객체 탐지를 구현하는 것은 꽤 도전적일 수 있습니다. 하지만, PyTorch와 같은 프레임워크를 사용하면 이 과정을 좀 더 수월하게 만들 수 있습니다. 여기서는 PyTorch를 사용하여 라즈베리파이에서 실시간 객체 탐지를 구현하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

실시간 객체 탐지 구현 방법

  1. 라즈베리파이 설정: 먼저, 라즈베리파이에 필요한 라이브러리와 환경을 설정해야 합니다. PyTorch와 torchvision을 설치해야 하며, 이는 라즈베리파이의 성능에 따라 시간이 다소 걸릴 수 있습니다.

  2. 카메라 설정: 라즈베리파이 카메라 모듈이나 USB 카메라를 사용할 경우, OpenCV를 사용하여 카메라로부터 실시간으로 이미지를 캡처할 수 있습니다.

  3. 모델 로드 및 객체 탐지: 학습된 .pt 파일을 PyTorch 모델로 로드한 후, 실시간으로 캡처된 이미지에 대해 객체 탐지를 수행합니다.

아래는 간단한 코드 예시입니다.

import torch
import cv2
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 모델 로드
model = torch.load('your_model.pt')
model.eval()  # 평가 모드로 설정

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0은 일반적으로 첫 번째 카메라를 의미

# 이미지 전처리를 위한 변환
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 카메라로부터 이미지 캡처
    if not ret:
        break  # 이미지 캡처 실패 시 루프 탈출
    
    # 이미지 전처리
    image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    image = transform(image).unsqueeze(0)  # 모델 입력을 위한 차원 추가
    
    # 객체 탐지
    with torch.no_grad():
        prediction = model(image)
    
    # 예측 결과 처리 및 표시 (여기서는 단순화를 위해 생란함)
    # 예: bounding box 그리기, 클래스 라벨 표시 등
    
    # 실시간 표시를 위해 OpenCV 사용
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 'q'를 누르면 루프 탈출
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 카메라로부터 실시간으로 이미지를 캡처하고, PyTorch로 로드한 모델을 사용하여 객체 탐지를 수행한 후, 결과를 실시간으로 화면에 표시합니다. 실제로 모델의 입력 사이즈나 출력 포맷에 따라 이미지 전처리나 결과 처리 부분은 조정이 필요할 수 있습니다.

더 자세한 정보나 PyTorch 관련 자료는 PyTorch 공식 문서를 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 프로젝트에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 프로젝트 진행에 행운을 빕니다!


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안녕하세요. 라즈베리파이 4에서 YOLOv8 모델로 학습시킨 데이터로 객체 탐지를 수행하는 방법에 대한 질문을 잘 이해하였습니다.

다음은 라즈베리파이 4에서 YOLOv8 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지를 수행하는 단계입니다.

  1. 라즈베리파이 4에 Roboflow Docker 컨테이너 설치:

  2. 학습된 YOLOv8 모델 로드:

    • 학습된 YOLOv8 모델(.pt 파일)을 라즈베리파이 4에 복사합니다.
    • 명령줄에서 다음 명령어를 사용하여 모델을 로드합니다.
    docker run --rm -it --gpus all --ipc=host roboflow/roboflow:cpu python3 detect.py --model-path /path/to/your/model.pt --input-source 0 --show-fps --save-path output
    
    • --input-source 0은 카메라 0(내장 카메라)을 입력 소스로 지정합니다.
    • --model-path는 학습된 YOLOv8 모델의 경로를 지정합니다.
  3. 실시간 객체 탐지 시작:

    • 로드된 모델은 카메라 피드에서 실시간으로 객체를 탐지하기 시작합니다.
    • 탐지된 객체는 경계 상자와 클래스 레이블과 함께 화면에 표시됩니다.
  4. 탐지 결과 저장:

    • --save-path 매개변수를 사용하여 탐지된 객체에 대한 경계 상자와 클래스 레이블을 파일로 저장할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

이 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 문제가 지속되면 추가 정보를 제공해 주시면 기꺼이 도움을 드리겠습니다. 다만, 제가 제공하는 답변이 잘못되었거나 부정확할 수 있음을 양지하시기 바랍니다.


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여기서 detect.py를 알려주세요