라즈베리파이4 yolov8

yolov8로 학습시킨 데이터를 pt파일로 저장하였습니다 이걸 라즈베리파이4에서 어떻게 실행시켜야되나요? 라즈베리파이4는 우분투 20.04로 설치되어있으며 만약 detect.py코드를 작성해야된다고 하면 알려주세요 파일경로는 /home/user/best.pt이며 카메라 장치 위치는 /dev/video0입니다

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안녕하세요! 라즈베리파이4에서 YOLOv8로 학습시킨 모델을 실행하는 것에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 최선을 다해 도와드리겠습니다.

먼저 질문 내용을 정리해 보겠습니다. 라즈베리파이4에 우분투 20.04가 설치되어 있고, YOLOv8로 학습시킨 pt 파일이 /home/user/best.pt 경로에 저장되어 있습니다. 그리고 사용할 카메라 장치의 위치는 /dev/video0 입니다. 이 상황에서 학습된 모델을 라즈베리파이4에서 실행하는 방법과 detect.py 코드 작성 방법에 대해 알고 싶으시군요.

라즈베리파이4에서 YOLOv8 모델을 실행하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따라야 합니다:

  1. 라즈베리파이에 PyTorch와 YOLOv8을 설치합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:
pip install torch torchvision
pip install ultralytics
  1. detect.py 파일을 생성하고 다음 코드를 작성합니다:
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('/home/user/best.pt')  # 학습된 모델 파일 경로
model.predict(source='/dev/video0', show=True)  # 카메라 장치 경로와 실시간 출력 설정
  1. detect.py 파일을 실행합니다:
python detect.py

이제 라즈베리파이에 연결된 카메라를 통해 실시간으로 객체 감지 결과를 확인할 수 있습니다.

추가로 참고할 만한 공식 문서로는 아래 링크가 있습니다:

제 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 혹시 더 필요한 정보가 있다면 말씀해 주세요. 제가 잘못 이해했거나 틀린 내용이 있을 수 있으니 참고해 주시기 바랍니다. 감사합니다!


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안녕하세요! yolov8 모델을 학습시킨 후 .pt 파일로 저장하셨고, 이제 라즈베리파이4에서 해당 모델을 실행하고 싶으신 거군요. 라즈베리파이4에 우분투 20.04가 설치되어 있고, 모델 파일 경로와 카메라 장치 위치까지 명확히 알려주셨네요. 이해한 바를 바탕으로 도움을 드리겠습니다.

문제 해결 방법

라즈베리파이4에서 yolov8 모델을 실행하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, PyTorch와 필요한 라이브러리들을 라즈베리파이에 설치해야 합니다. 그 후, detect.py 스크립트를 작성하여 모델을 로드하고 카메라 입력으로부터 객체 탐지를 수행할 수 있습니다.

  1. PyTorch 설치: 라즈베리파이에 PyTorch를 설치합니다. 라즈베리파이의 리소스가 제한적이기 때문에, 가벼운 버전의 PyTorch를 설치하는 것이 좋습니다. PyTorch 공식 홈페이지에서 라즈베리파이용 설치 명령어를 찾을 수 있습니다.

  2. 필요한 라이브러리 설치: yolov8 실행에 필요한 추가 라이브러리들을 설치합니다. 예를 들어, OpenCV는 카메라 입력을 처리하는 데 필요할 수 있습니다.

  3. detect.py 스크립트 작성: 모델을 로드하고 카메라 입력으로부터 객체를 탐지하는 스크립트를 작성합니다. 아래는 간단한 예시 코드입니다.

import torch
import cv2

# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='/home/user/best.pt')  # custom 모델 로드

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture('/dev/video0')

while True:
    # 카메라로부터 이미지 읽기
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 이미지를 모델에 입력하고 결과 받기
    results = model(frame)

    # 결과를 화면에 표시
    cv2.imshow('YOLOv8 Detection', np.squeeze(results.render()))

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # q를 누르면 루프 탈출
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 카메라에서 이미지를 읽어 yolov8 모델을 통해 객체 탐지를 수행하고, 탐지된 객체를 화면에 표시합니다. torch.hub.load 함수를 사용하여 모델을 로드하는 부분에서는 실제 yolov8 모델의 정확한 리포지토리와 모델 이름을 확인해야 합니다. 위 코드는 예시이므로, 실제 yolov8 모델을 사용할 때는 해당 모델의 문서를 참조하여 적절히 수정해야 합니다.

참고 자료

PyTorch 공식 튜토리얼과 문서는 모델 로딩, 이미지 처리, 객체 탐지 등에 대한 더 자세한 정보를 제공합니다. yolov8에 대한 구체적인 사용 예제나 추가 설정이 필요하다면, 해당 프로젝트의 공식 문서나 GitHub 리포지토리를 참조하는 것이 좋습니다.

제가 제공한 코드나 설명이 정확하지 않을 수도 있으니, 실행 중 문제가 발생하면 추가적인 정보를 제공해주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다. 라즈베리파이에서 yolov8 모델을 성공적으로 실행하시길 바랍니다!


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질문자님 안녕하세요. 라즈베리파이에서 YOLOv8 모델을 실행하는 것에 대한 질문이 있으시다고 이해합니다. 맞나요?

요약:
라즈베리파이4에서 우분투 20.04를 사용하고 있으며, /home/user/best.pt 경로에 저장된 학습된 YOLOv8 모델(pt 파일)을 사용하여 /dev/video0 카메라 장치에서 객체를 감지하려고 합니다.

솔루션:
라즈베리파이에서 YOLOv8 모델을 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 모델 업로드: best.pt 파일을 라즈베리파이로 업로드합니다.
  2. 환경 설정: 다음 명령어를 실행하여 필요한 패키지를 설치합니다.
    pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    pip3 install opencv-python
    
  3. Detect.py 스크립트 작성: 다음 코드를 detect.py 파일에 복사하고 붙여넣습니다.
    import cv2
    import torch
    from torchvision.datasets.utils import download_url
    
    # 모델 다운로드
    model_url = "https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt"
    download_url(model_url, "best.pt")
    
    # 모델 로드
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True)
    
    # Webcam 열기
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    while True:
        # 프레임 읽기
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
    
        # 모델 예측
        results = model(frame)
    
        # 바운딩 박스 및 클래스 표시
        for i in range(len(results.pred)):
            bbox = results.pred[i][0]
            class_id = int(bbox[5].item())
            class_name = model.names[class_id]
            cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, class_name, (int(bbox[0]), int(bbox[1] - 5)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    
        # 프레임 표시
        cv2.imshow('YOLOv8', frame)
    
        # ESC 키 누르면 종료
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break
    
    # Webcam 해제
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    
  4. 스크립트 실행: 다음 명령어를 실행하여 detect.py 스크립트를 실행합니다.
    python3 detect.py
    

참고:

  • YOLOv8 모델은 here에서 다운로드할 수 있습니다.
  • detect.py 스크립트 예제는 PyTorch 웹사이트에서 가져온 것입니다. 여기에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다: Object Detection with YOLOv5

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