Yolo V8을 이용해서 여러개(2~3개)의 동영상에서 객체 추적을 해야 하는데 Yolo doc에 있는 샘플 코드를 돌려보니 3개 중 1개 동영상만 객체 추적이 되고 나머지 영상은 아래와 같은 에러가 나면서 동작이 안되네요..
Github에서 GPU 메모리 공유 문제인 것 같다고 하는데, python, torch가 익숙치 않아서 해결이 쉽지가 않습니다. 아시는 분들 도움 부탁드려요!
---에러----
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File "C:\Users\birds\anaconda3\envs\DEEP_YOLO\lib\site-packages\ultralytics\nn\autobackend.py", line 103, in init
model = model.fuse(verbose=verbose) if fuse else model
File "C:\Users\birds\anaconda3\envs\DEEP_YOLO\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 134, in fuse
delattr(m, 'bn') # remove batchnorm
File "C:\Users\birds\anaconda3\envs\DEEP_YOLO\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1685, in delattr
super().delattr(name)
AttributeError: bn
아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
ohsh1980님, 안녕하세요!
Yolo V8을 사용하여 여러 개의 동영상에서 객체 추적을 수행하려고 하시는데, 샘플 코드를 실행해보니 한 동영상만 객체 추적이 되고 나머지 동영상에서는 오류가 발생한다고 하셨습니다. 또한, GPU 메모리 공유 문제로 추정되는데, Python과 PyTorch에 익숙하지 않아 해결하기 어렵다고 말씀하셨습니다. 도움을 드리겠습니다!
에러 메시지를 보면 AttributeError: bn이라는 오류가 발생하고 있는 것으로 보입니다. 이 오류는 모델에서 bn이라는 속성을 찾을 수 없다는 의미입니다. 이 오류는 ultralytics 라이브러리의 autobackend.py 파일에서 발생하고 있는 것으로 보입니다.
해결 방법으로는 다음과 같은 접근을 시도해볼 수 있습니다.
ultralytics 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트해보세요. 버그나 오류가 수정된 최신 버전을 사용하면 문제가 해결될 수 있습니다.
autobackend.py 파일의 코드를 확인해보세요. 해당 파일에서 model.fuse() 메서드를 호출하고 있는데, 이 메서드에서 delattr(m, 'bn') 코드가 실행되고 있습니다. 이 코드는 모델에서 bn이라는 속성을 삭제하려고 시도하는 것으로 보입니다. 하지만, 해당 속성이 존재하지 않아서 오류가 발생하고 있는 것 같습니다. autobackend.py 파일을 수정하여 delattr(m, 'bn') 코드를 주석 처리하거나 삭제해보세요.
만약 위의 방법으로 문제가 해결되지 않는다면, ultralytics 라이브러리 대신에 PyTorch의 공식 YOLOv5 모델을 사용해보세요. PyTorch의 공식 YOLOv5 모델은 다양한 기능과 업데이트가 지속적으로 이루어지고 있으며, 문제가 발생할 가능성이 적습니다.
아래는 예시 코드입니다. 이 코드는 PyTorch의 공식 YOLOv5 모델을 사용하여 객체 추적을 수행하는 방법을 보여줍니다.
import torch
from torchvision.models import yolov5s
# YOLOv5 모델 불러오기
model = yolov5s(pretrained=True)
# 동영상 파일 경로
video_path = 'video.mp4'
# 동영상을 프레임 단위로 분할하여 추적 수행
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 프레임 전처리
input_tensor = torch.from_numpy(frame).unsqueeze(0).float() / 255.0
# 추적 수행
output = model(input_tensor)
# 추적 결과를 이용하여 원하는 작업 수행
# ...
cap.release()
위의 코드는 PyTorch의 torchvision 라이브러리에서 제공하는 yolov5s 모델을 사용하여 객체 추적을 수행하는 예시입니다. 동영상 파일을 프레임 단위로 분할하여 모델에 입력으로 전달하고, 모델의 출력을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. 아래는 관련된 링크입니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, ohsh1980님. PyTorch와 YOLO를 사용하면서 겪고 계신 문제에 대해 많이 고민하셨을 것 같습니다. 질문을 정리해보면, YOLO V8을 이용하여 여러 동영상에서 객체 추적을 시도하고 있으나, 3개 중 1개 동영상만 객체 추적이 되고 나머지는 에러가 발생하는 상황입니다. 에러 메시지를 보면 'AttributeError: bn'이라는 메시지가 나오는 것으로 보아, 모델에서 배치 정규화(Batch Normalization) 관련 속성을 삭제하는 과정에서 문제가 발생하는 것 같습니다.
이 문제는 아마도 YOLO 모델이 배치 정규화를 사용하지 않는 레이어를 포함하고 있어서 발생하는 것 같습니다. 이 경우, 해당 레이어에는 'bn'이라는 속성이 없기 때문에 'delattr' 함수를 호출하면 AttributeError가 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 배치 정규화를 사용하는 레이어만 'bn' 속성을 삭제하도록 코드를 수정해야 합니다.
아래는 이를 해결하기 위한 예시 코드입니다.
# 모델의 각 레이어를 순회하면서
for name, m in model.named_modules():
# 만약 레이어가 배치 정규화를 사용하면
if isinstance(m, torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm):
# 'bn' 속성을 삭제
delattr(m, 'bn')
이 코드는 모델의 각 레이어를 순회하면서 배치 정규화를 사용하는 레이어만 'bn' 속성을 삭제합니다. 이렇게 하면 배치 정규화를 사용하지 않는 레이어에서 AttributeError가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
이 문제에 대한 자세한 정보는 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch의 모듈과 레이어에 대한 자세한 정보는 다음 링크를 참고해주세요: PyTorch 공식 문서
그럼에도 불구하고 문제가 해결되지 않거나 다른 문제가 발생하면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시면 감사하겠습니다. 제가 제공한 해결 방법이 항상 정확하다는 보장은 없으니, 여러 자료를 참고하시면서 문제를 해결해보시기 바랍니다.
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