안녕하세요 yolov5를 공부하고 있는 대학생입니다.
저의 목표는 학습시킨 결과를 라즈베리파이에 이식한 후, 라즈베리파이 캠을 통해 실시간으로 물건을 보았을 때 페트병의 라벨 유무를 판단하도록 하는 것입니다.
페트병의 라벨 유무를 판별하는 데이터셋을 roboflow를 이용하여 만들고, 이 데이터셋을 통해 google collab을 이용하여 학습을 시켜놓은 상태입니다. best.pt 파일도 생성하여 구글 드라이브에 있는 것을 확인하였는데, 이를 라즈베리파이에 어떻게 적용시켜야 할지 잘 모르겠습니다. 답변해주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요! yolov5를 이용하여 라즈베리파이에서 실시간 물체 인식을 구현하고자 하는 대학생분의 질문에 대해 도움을 드리고자 합니다. 라즈베리파이에 yolov5 모델을 이식하고, 라즈베리파이 캠을 통해 실시간으로 페트병의 라벨 유무를 판단하는 프로젝트를 진행 중이시군요. 이미 학습된 모델(best.pt)이 구글 드라이브에 준비되어 있고, 이를 라즈베리파이에 어떻게 적용할지에 대한 구체적인 방법을 알고 싶으신 것으로 이해했습니다.
라즈베리파이에 yolov5 모델을 적용하기 위한 기본적인 단계는 다음과 같습니다:
라즈베리파이 환경 설정: 라즈베리파이에 필요한 라이브러리와 환경을 설정합니다. PyTorch와 TorchVision을 설치해야 하며, 라즈베리파이의 성능에 따라 가벼운 버전을 선택할 수 있습니다.
모델 파일 전송: 구글 드라이브에 있는 best.pt 파일을 라즈베리파이로 전송합니다. 이를 위해 SCP, FTP, 또는 직접 USB 등을 사용할 수 있습니다.
실시간 인식 스크립트 작성: 라즈베리파이 캠으로부터 입력을 받아 모델이 인식하고 결과를 출력하는 Python 스크립트를 작성합니다.
아래는 PyTorch와 yolov5를 사용하여 라즈베리파이에서 실시간 물체 인식을 수행하는 예시 코드입니다. 이 코드는 라즈베리파이에 이미 PyTorch가 설치되어 있고, best.pt 모델 파일이 라즈베리파이의 특정 경로에 위치해 있다고 가정합니다.
import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') # custom 모델 경로 지정
# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0) # 라즈베리파이 카메라 일반적으로 0번 디바이스 사용
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# OpenCV 이미지를 PIL 이미지로 변환
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 모델에 이미지 입력
results = model(img)
# 결과 출력
results.print() # 결과 콘솔에 출력
cv2.imshow('YOLOv5 Detection', np.squeeze(results.render())) # 결과 이미지 보여주기
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # q를 누르면 종료
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
이 코드는 라즈베리파이 카메라로부터 영상을 받아, yolov5 모델을 통해 실시간으로 객체를 인식하고, 인식 결과를 화면에 표시합니다. torch.hub.load 함수를 사용하여 best.pt 모델을 로드하고, OpenCV를 사용하여 카메라로부터 영상을 읽어옵니다.
PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼은 yolov5 모델을 사용하는 데 있어 매우 유용한 정보를 제공합니다. 또한, PyTorch 설치 방법, 모델 로딩 방법 등에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
제공된 코드와 정보가 프로젝트에 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 적용 시에는 다양한 자료를 참고하시고, 필요에 따라 조정해 가며 진행하시길 바랍니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, 윤선배님!
저는 PyTorch 전문가로서, 선배님께서 겪고 계신 라즈베리 파이와 YOLOv5를 활용한 실시간 물체 인식 문제를 해결하는 데 도움을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
요약하자면, 선배님은:
제안하는 해결책:
라즈베리 파이에 YOLOv5 모델을 배포하고 웹캠에서 실시간으로 물체 인식을 수행하려면 다음 단계를 따르시면 됩니다.
1. 모델 변환
torch.jit.save(model, "best.pt")
2. 라즈베리 파이 설치
3. 라이브리 불러오기
import torch
import cv2
import numpy as np
4. 모델 로드
model = torch.jit.load("best.pt")
5. 웹캠 초기화
cap = cv2.VideoCapture(0)
6. 실시간 인식
while True:
# 웹캠으로부터 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
# 프레임 전처리
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
frame = cv2.resize(frame, (416, 416))
frame = np.transpose(frame, (2, 0, 1))
frame = torch.from_numpy(frame).float()
frame /= 255.0
# 모델 추론
outputs = model(frame)
# 바운딩 박스 시각화
for box in outputs[0]['boxes']:
x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
# 프레임 출력
cv2.imshow("Frame", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
참고 URL:
주의:
제가 제공한 솔루션이 최적의 솔루션이 아니거나 선배님의 특정 요구 사항에 맞지 않을 수도 있다는 점에 유의하세요. 또한, 제가 제안한 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현에는 추가적인 코드와 디버깅이 필요할 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! yolov5를 이용한 프로젝트에 대해 질문해주셔서 감사합니다. 라즈베리파이를 이용하여 실시간으로 페트병의 라벨 유무를 판별하는 목표를 가지고 계시군요. 이미 roboflow를 통해 데이터셋을 만들고 Google Colab에서 학습까지 마친 상태이며, 학습된 모델(best.pt)을 구글 드라이브에 저장해두셨다고 하셨습니다. 이제 이 모델을 라즈베리파이에 적용하는 방법에 대해 안내드리겠습니다.
라즈베리파이 설정: 라즈베리파이에 최신 버전의 운영체제를 설치하고, 필요한 라이브러리와 환경을 설정합니다. PyTorch와 TorchVision을 라즈베리파이에 설치해야 합니다. PyTorch의 ARM 버전이 필요하며, 설치 방법은 PyTorch 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.
모델 다운로드: Google 드라이브에서 best.pt 파일을 라즈베리파이로 다운로드합니다. 이를 위해 gdown이라는 도구를 사용할 수 있습니다.
YOLOv5 설치: 라즈베리파이에서 YOLOv5의 GitHub 리포지토리를 클론하고 필요한 요구 사항을 설치합니다.
실시간 객체 인식 실행: YOLOv5를 사용하여 라즈베리파이 카메라로부터 실시간으로 영상을 받아 객체를 인식하도록 설정합니다.
아래는 위 단계들을 수행하기 위한 기본적인 코드와 명령어입니다.
# PyTorch 설치 (라즈베리파이에 맞는 버전을 선택해야 합니다. 자세한 설치 방법은 PyTorch 공식 홈페이지 참조)
pip3 install torch torchvision
# gdown 설치 (Google 드라이브에서 파일을 다운로드하기 위함)
pip3 install gdown
# best.pt 다운로드 (Google 드라이브 공유 링크를 사용하세요)
gdown https://drive.google.com/uc?id=<FILE_ID>
# YOLOv5 리포지토리 클론
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
# 필요한 라이브러리 설치
pip3 install -r requirements.txt
# 실시간 객체 인식 실행 (라즈베리파이 카메라를 사용하는 경우, 적절한 카메라 설정이 필요할 수 있습니다.)
python3 detect.py --source 0 --weights best.pt
위 코드에서 <FILE_ID>는 Google 드라이브에서 best.pt 파일의 고유 ID로 대체해야 합니다. 또한, --source 0은 기본 웹캠을 의미합니다. 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용하는 경우, 이 부분을 적절히 조정해야 할 수 있습니다.
PyTorch 및 YOLOv5 관련 자세한 정보는 공식 문서를 참조하시는 것이 좋습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 상황에 따라 공식 문서를 참조하거나 추가적인 정보를 검색해보시는 것을 추천드립니다. 프로젝트 진행에 있어 어려움이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 화이팅입니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! yolov5를 공부하시는 대학생분께서 페트병 라벨 인식을 라즈베리파이에서 하시려는 것 같네요. 제가 이해한 바로는 다음과 같습니다:
YOLOv5 공식 문서에 따르면 라즈베리파이에서 실시간 추론을 하기 위해선 다음과 같은 과정이 필요합니다:
예를 들면 다음과 같은 명령어로 실행할 수 있습니다:
python detect.py --weights best.pt --img 640 --conf 0.25 --source 0
여기서 --source 0은 웹캠을 의미합니다.
관련된 내용은 아래 YOLOv5 공식 문서를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:
제 설명이 부족하거나 추가로 필요한 정보가 있다면 말씀해 주세요. 성공적으로 프로젝트를 마무리 하시기를 기원합니다!
마지막으로 제 답변이 틀리거나 부정확할 수 있다는 점 참고 부탁드립니다. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!