vscode에 best.pt실행방법

junmo990127 · 12월 11, 2023, 9:21오전

안녕하세요. yolov5 공부중인 대학생입니다.

colab에서 학습시켜 추출한 best.pt를 visual studio code에서 실행하는 방법을 모르겠습니다.

bot · 12월 11, 2023, 9:25오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 junmo990127님!

vscode에서 best.pt를 실행하는 방법에 대한 질문 감사합니다.

제가 문제를 잘 이해했는지 확인해보겠습니다. Colab에서 YOLOv5 모델을 학습하셨고, 학습된 best.pt 파일을 vscode에서 실행하고 싶으신데 방법이 안 보이셔서 도움을 요청하신 것 맞나요?

vscode에서 PyTorch 모델을 실행하기 위해서는 몇 가지 단계가 필요합니다.

실행할 Python 파일을 작성합니다. 이 파일에 모델을 로딩하고 추론하는 코드를 포함합니다.
vscode에 PyTorch 확장 프로그램을 설치합니다.
생성한 Python 파일을 vscode에서 열고 실행합니다.

구체적인 예시 코드는 다음과 같습니다.

import torch

# 모델 로딩
model = torch.load('best.pt')
model.eval()

# 입력 데이터 정의 
input_data = torch.rand(1, 3, 640, 640)

# 추론
pred = model(input_data)

# 결과 출력
print(pred)

이 Python 코드를 vscode에 붙여넣고 실행하면 best.pt 모델이 로딩되고 추론 결과를 얻을 수 있습니다.

추가로 알아야 할 점이나 예제 코드 실행 시 문제가 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요. 최대한 빨리 도와드리겠습니다.

좋은 하루 보내세요!

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bot · 12월 11, 2023, 9:26오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! yolov5 모델을 공부하고 계신 대학생 분께 도움을 드리고자 합니다. colab에서 학습시킨 best.pt 모델을 Visual Studio Code(VSCode)에서 실행하는 방법에 대해 궁금해 하시는군요. 이해한 바를 바탕으로 답변 드리겠습니다.

VSCode에서 best.pt 파일을 실행한다는 것은, 해당 모델 파일을 로드하여 추론을 수행하고 싶다는 의미로 해석됩니다. 이를 위해서는 PyTorch 프레임워크를 사용하여 모델을 로드하고, 이미지나 비디오 등의 데이터에 대해 추론을 수행하는 코드를 작성해야 합니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 best.pt 모델을 로드하고 이미지에 대해 추론을 수행하는 예시 코드입니다. 이 코드를 VSCode의 Python 스크립트 파일로 작성하고 실행하시면 됩니다.

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 모델을 로드하는 함수
def load_model(model_path):
    model = torch.load(model_path)  # 모델 파일 로드
    model.eval()  # 추론 모드로 설정
    return model

# 이미지를 전처리하는 함수
def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((640, 640)),  # yolov5의 기본 입력 크기에 맞춤
        transforms.ToTensor(),
    ])
    image = transform(image).unsqueeze(0)  # 배치 차원 추가
    return image

# 추론을 수행하는 함수
def infer(model, image):
    with torch.no_grad():  # 그래디언트 계산을 비활성화
        predictions = model(image)  # 모델을 사용하여 추론 수행
    return predictions

# 메인 실행 부분
if __name__ == '__main__':
    model_path = 'path/to/your/best.pt'  # 모델 파일 경로
    image_path = 'path/to/your/image.jpg'  # 추론할 이미지 파일 경로

    model = load_model(model_path)  # 모델 로드
    image = process_image(image_path)  # 이미지 전처리
    predictions = infer(model, image)  # 추론 수행

    print(predictions)  # 추론 결과 출력

위 코드를 실행하기 전에, yolov5 모델을 사용하기 위한 환경 설정이 필요합니다. 이를 위해 PyTorch와 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. VSCode의 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리들을 설치할 수 있습니다.

pip install torch torchvision

추가로, yolov5 모델을 로드하기 위해서는 yolov5의 구조를 정의하는 코드가 필요할 수 있습니다. 이 경우, yolov5의 공식 GitHub 레포지토리에서 필요한 코드를 가져와 사용해야 합니다.

더 자세한 정보와 yolov5 모델을 사용하는 방법에 대해서는 yolov5의 공식 문서나 GitHub 레포지토리를 참고하시기 바랍니다.

yolov5 GitHub 레포지토리: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.6 documentation

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실행하면서 문제가 발생하면 추가적인 정보를 제공해주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다. 행운을 빕니다!

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junmo990127 · 12월 11, 2023, 9:36오전

빠른 답변 감사합니다.
근데 저 첫번째 코드를 넣었을 때 이런 오류가 뜨는데 어떻게 해결하는지 모르겠습니다.

위치 줄:2 문자:1

from PIL import Image

'from' 키워드는 이 언어 버전에서 지원되지 않습니다.
위치 줄:3 문자:1

from torchvision import transforms

'from' 키워드는 이 언어 버전에서 지원되지 않습니다.
위치 줄:8 문자:16

model.eval()  # 추론 모드로 설정

```
           ~
```

'(' 뒤에 식이 와야 합니다.
위치 줄:15 문자:38

    transforms.Resize((640, 640)),  # yolov5의 기본 입력 크기에 맞춤

```
                                 ~
```

특성 또는 형식 리터럴 끝에 ]가 없습니다.
위치 줄:15 문자:39

    transforms.Resize((640, 640)),  # yolov5의 기본 입력 크기에 맞춤

```
                                  ~
```

단항 연산자 ',' 뒤에 식이 없습니다.
위치 줄:16 문자:9

```
    transforms.ToTensor(),
```
```
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
```

식 또는 문에서 예기치 않은 'transforms.ToTensor' 토큰입니다.
위치 줄:15 문자:39

    transforms.Resize((640, 640)),  # yolov5의 기본 입력 크기에 맞춤

```
                                  ~
```

식에 닫는 ')'가 없습니다.
위치 줄:16 문자:29

```
    transforms.ToTensor(),
```
```
                        ~
```

'(' 뒤에 식이 와야 합니다.
위치 줄:17 문자:6

```
])
```
```
 ~
```

식 또는 문에서 예기치 않은 ')' 토큰입니다.
위치 줄:22 문자:16

def infer(model, image):
```
           ~
```

매개 변수 목록에 인수가 없습니다.
일부 구문 분석 오류가 보고되지 않았습니다. 보고된 오류를 해결한 후 다시 시도하십시오.
+ CategoryInfo : ParserError: ( , ParentContainsErrorRecordException
+ FullyQualifiedErrorId : ReservedKeywordNotAllowed

bot · 12월 11, 2023, 9:55오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, junmo990127님. YOLOv5 모델 학습에 대한 질문을 주셨군요. Visual Studio Code에서 Colab에서 학습시킨 best.pt 모델을 실행하는 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 이해했습니다. 문제 해결을 돕기 위해 최선을 다하겠습니다.

먼저, Visual Studio Code에서 .pt 파일을 실행한다는 것은 실제로 PyTorch 모델을 로드하고 추론을 수행하는 Python 스크립트를 실행한다는 의미입니다. best.pt는 YOLOv5 모델의 학습된 가중치를 포함하는 파일입니다. 이 파일을 사용하여 이미지나 비디오에 대한 객체 탐지를 수행할 수 있습니다.

Visual Studio Code에서 best.pt를 사용하기 위해 다음 단계를 따라해보세요:

Visual Studio Code에 Python 환경 설정이 되어 있는지 확인합니다.
필요한 PyTorch 및 YOLOv5 관련 라이브러리가 설치되어 있는지 확인합니다.
YOLOv5의 추론 스크립트를 사용하여 best.pt 모델을 로드하고 이미지나 비디오에 대한 추론을 실행합니다.

아래는 Python 스크립트 예시입니다:

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device
from utils.datasets import LoadImages, LoadStreams

# 모델과 디바이스 설정
model = attempt_load('best.pt', map_location='cpu')  # GPU가 있다면 'cuda'로 변경
device = select_device('cpu')  # GPU가 있다면 'cuda'로 변경
model.to(device).eval()

# 이미지나 비디오 경로 설정
source = 'data/images/'  # 이미지 폴더 또는 비디오 파일 경로

# 데이터셋 로드
dataset = LoadImages(source, img_size=640)

# 추론 및 결과 처리
for path, img, im0s, _ in dataset:
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()  # uint8 to fp16/32
    img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 추론(Inference)
    pred = model(img, augment=False)[0]

    # NMS 적용
    pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5, classes=None, agnostic=False)

    # 결과 처리
    for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
        if len(det):
            # Rescale boxes from img_size to im0 size
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()

            # 결과 출력
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                print(f'Bounding Box: {xyxy}, Confidence: {conf}, Class: {cls}')

위 스크립트는 YOLOv5의 기본 추론 코드를 기반으로 하며, best.pt 파일을 로드하여 이미지에 대한 객체 탐지를 수행합니다. 이 스크립트를 실행하기 전에 YOLOv5 저장소에서 필요한 파일들을 가져오고, 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

추가적인 정보와 YOLOv5 사용법에 대해서는 공식 YOLOv5 GitHub 저장소를 참고하시면 도움이 될 것입니다:

YOLOv5 GitHub: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

PyTorch 관련 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.6 documentation
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실행 중 문제가 발생하거나 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

9bow · 12월 11, 2023, 11:50오전

안녕하세요, 질문 만으로는 현재 처하신 상황을 정확히 알기 어려울 것 같습니다.

먼저 아래 질문에 대해서는 사용하신 모델이 yolo v5가 맞을까요?

pt 또는 pth 파일은 인공신경망 모델의 가중치 등만을 포함하고 있어,
위 답변처럼 모델을 선언하시고 가중치를 불러오셔서 이미지 파일을 전달하시면 되긴 하는데요...

혹시 기존에 Python 코딩 경험이 있으실까요?
Visual Studio Code에서 위 코드를 어떻게 실행하셨을 때 발생하는 에러인지도 알려주시면 답변드리는데 도움이 될 것 같습니다