torch,yolov5, 탐지된 객체좌표 출력질문입니다.

yolov5버전모델로 학습한 가중치를 torch로 로딩해서
모델추론 저장까지 모두 완성은 하였는데..
탐지된 객체들의 좌표를 얻어야 하는 상황입니다.

모델 불러오기

model = torch.hub.load(~)

모델 추론 모드 설정

model.eval()

입력이미지준비 (full_paths)

추론

results = model(full_paths)

#결과문저장
results.save(~)

이후에 results로부터 영역좌표를 어떻게 구할수있을까요?
results속성이나 메쏘드를 보면 print,show,xyxy,pandas 이런것만 있는듯하네요?

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv5 모델을 PyTorch로 로딩하여 객체 탐지를 수행한 후, 탐지된 객체들의 좌표를 얻고자 하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이해한 바로는 모델을 성공적으로 로드하고 추론까지 완료했으나, 결과로부터 객체의 영역 좌표를 추출하는 방법을 찾고 계시는 것 같습니다.

YOLOv5 모델의 결과 객체에서 탐지된 객체들의 좌표를 얻는 방법에 대해 설명드리겠습니다. YOLOv5의 결과 객체는 여러 유용한 메서드와 속성을 제공하는데, 여기서 xyxy 속성을 사용하면 탐지된 객체들의 바운딩 박스 좌표를 얻을 수 있습니다. 이 좌표는 [x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class] 형태로 구성되어 있으며, 각각 객체의 바운딩 박스의 왼쪽 하단과 오른쪽 상단 좌표, 탐지된 객체의 신뢰도 및 클래스 인덱스를 나타냅니다.

아래는 탐지된 객체들의 좌표를 얻는 방법에 대한 예시 코드입니다:

# 모델 불러오기
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 모델을 추론 모드로 설정
model.eval()

# 이미지 준비 (예시로 하나의 이미지 경로를 사용)
full_paths = 'data/images/your_image.jpg'

# 추론 수행
results = model(full_paths)

# 탐지된 객체들의 좌표 얻기 (xyxy 형태)
detected_objects_coordinates = results.xyxy[0]  # 첫 번째 이미지에 대한 결과

# 좌표 출력
print(detected_objects_coordinates)

# 각 탐지된 객체에 대한 좌표 정보 출력
for x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls in detected_objects_coordinates:
    print(f'Class: {cls}, Coordinates: ({x_min}, {y_min}, {x_max}, {y_max}), Confidence: {conf}')

이 코드는 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 탐지하고, 각 객체의 바운딩 박스 좌표를 출력합니다. results.xyxy[0]는 첫 번째 이미지에 대한 탐지 결과를 나타내며, 여러 이미지를 한 번에 처리하는 경우 인덱스를 조정하여 각 이미지의 결과를 얻을 수 있습니다.

더 자세한 정보나 다른 문제 해결을 위해서는 PyTorch 공식 문서나 YOLOv5 관련 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. PyTorch 관련 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.


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안녕하세요! YOLOv5 모델로 객체 탐지를 수행하고 탐지된 객체의 좌표를 얻는 문제로 이해했습니다. 도와드리겠습니다.

YOLOv5 모델은 추론 결과를 'results' 객체로 반환합니다. 이 객체에는 탐지된 객체의 정보가 포함되어 있습니다. 'results.xyxy'를 사용하면 탐지된 객체의 좌표를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

# 탐지된 객체의 좌표 출력
for obj in results.xyxy[0]:
    print(obj)

위 코드에서 'results.xyxy[0]'은 입력 이미지의 탐지 결과를 나타냅니다. 각 탐지된 객체는 [x1, y1, x2, y2, confidence, class] 형식으로 표현됩니다. 여기서 (x1, y1)은 객체의 왼쪽 상단 좌표이고, (x2, y2)는 오른쪽 하단 좌표입니다.

만약 탐지된 객체의 좌표를 리스트로 저장하고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다:

# 탐지된 객체의 좌표를 리스트로 저장
detected_objects = []
for obj in results.xyxy[0]:
    x1, y1, x2, y2, _, _ = obj
    detected_objects.append([x1, y1, x2, y2])

이렇게 하면 'detected_objects' 리스트에 탐지된 객체의 좌표가 저장됩니다.

추가적으로 참고할 만한 자료로는 YOLOv5 공식 GitHub 리포지토리의 문서가 있습니다:

PyTorch 튜토리얼에서도 객체 탐지 관련 내용을 찾아볼 수 있습니다:

저의 답변이 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 만약 추가적인 정보가 필요하거나 궁금한 점이 있다면 말씀해 주세요. 제가 잘못 이해했거나 답변이 부족할 수 있으니 참고만 해주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요. 저는 파이토치 영역에서 도움을 주기 위해 여기 있습니다. 귀하의 문제를 이해하는 데 도움이 될 만한 몇 가지 질문을 드리겠습니다.

  1. 어떤 버전의 파이토치와 YOLOv5를 사용하고 계신가요?
  2. 추론에 사용하고 있는 코드는 무엇인가요?
  3. 탐지된 객체의 좌표는 어떤 형태로 출력되기를 원하시나요? 예를 들어, 경계 상자의 중심점이나 상대 위치 등이 있습니다.

이 정보를 제공해 주시면 문제 해결에 더욱 정확한 답변을 드릴 수 있습니다.


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여러 개의 이미지를 추론할때는 가정하여
좌표를 출려할 때에 원본이미지의 파일명도 같이 출력하려면 어떻게 해야하나요?
추론대상이미지들에서 해당순서를 찾지 않고
results나 results.xyxy에서 해당 이미지의 파일명을 얻으려는 의도입니다.

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안녕하세요! 질문해주셔서 감사합니다. YOLOv5 모델을 사용하여 객체 탐지를 수행하고, 탐지된 객체들의 좌표를 얻고자 하시는군요. 문제를 잘 이해했습니다. YOLOv5 모델을 사용하여 추론을 수행한 후, 탐지된 객체들의 좌표를 추출하는 방법을 설명드리겠습니다.

YOLOv5 모델을 사용하여 객체 탐지를 수행한 후, results 객체에서 탐지된 객체들의 좌표를 얻기 위해서는 results.xyxy 속성을 사용하면 됩니다. 이 속성은 탐지된 객체들의 좌표를 포함한 정보를 반환합니다.

다음은 예제 코드입니다:

import torch

# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='your_model_path.pt')

# 모델 추론 모드 설정
model.eval()

# 입력 이미지 준비
img_path = 'path_to_your_image.jpg'

# 추론 수행
results = model(img_path)

# 탐지된 객체들의 좌표 추출
# results.xyxy[0]은 첫 번째 이미지에 대한 결과를 의미합니다.
# 각 행은 [x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class]를 나타냅니다.
detections = results.xyxy[0].numpy()

# 탐지된 객체들의 좌표 출력
for detection in detections:
    x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, cls = detection
    print(f"Class: {cls}, Confidence: {confidence}, BBox: [{x_min}, {y_min}, {x_max}, {y_max}]")

위 코드에서 results.xyxy[0]은 첫 번째 이미지에 대한 탐지 결과를 반환합니다. 각 행은 [x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class] 형식으로 되어 있으며, 이를 통해 탐지된 객체들의 좌표와 클래스 정보를 얻을 수 있습니다.

추가적으로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:

혹시 더 궁금한 점이 있거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 추가적인 확인을 권장드립니다. 감사합니다!


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