yolov5 colab에서 학습한 best.pt를 웝캠으로 실행하는 방법 질문

[TetSha]

anaconda3로 visual studio code를 실행하고 거기서 python을 다운받아서 실행하였고 YOLOv5 2024-5-24 Python-3.11.7 torch-2.3.0+cpu CPU

import torch
import cv2
from numpy import random

YOLOv5 모델 정의

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 프레임 크기 조정
frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 이미지를 모델에 입력
    results = model(frame)

    # 객체 감지 결과 얻기
    detections = results.pandas().xyxy[0]
    if not detections.empty:
        # 결과를 반복하며 객체 표시
        for _, detection in detections.iterrows():
            x1, y1, x2, y2 = detection[['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']].astype(int).values
            label = detection['name']
            conf = detection['confidence']

            # 박스와 라벨 표시
            color = [int(c) for c in random.choice(range(256), size=3)]
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
            cv2.putText(frame, f'{label} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

    # 프레임 표시
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

작동시키면
PS C:\Users\dlgus\OneDrive\Desktop\python_code> & C:/Users/dlgus/anaconda3/python.exe c:/Users/dlgus/OneDrive/Desktop/python_code/main1-2.py
Using cache found in C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master
YOLOv5 2024-5-24 Python-3.11.7 torch-2.3.0+cpu CPU

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 50, in _create
model = DetectMultiBackend(path, device=device, fuse=autoshape) # detection model
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\common.py", line 467, in init
model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\experimental.py", line 98, in attempt_load
ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location="cpu") # load
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1025, in load
return _load(opened_zipfile,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1446, in _load
result = unpickler.load()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\pathlib.py", line 873, in new
raise NotImplementedError("cannot instantiate %r on your system"
NotImplementedError: cannot instantiate 'PosixPath' on your system

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 65, in _create
model = attempt_load(path, device=device, fuse=False) # arbitrary model
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\experimental.py", line 98, in attempt_load
ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location="cpu") # load
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1025, in load
return _load(opened_zipfile,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1446, in _load
result = unpickler.load()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\pathlib.py", line 873, in new
raise NotImplementedError("cannot instantiate %r on your system"
NotImplementedError: cannot instantiate 'PosixPath' on your system

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\dlgus\OneDrive\Desktop\python_code\main1-2.py", line 6, in
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\hub.py", line 568, in load
model = _load_local(repo_or_dir, model, *args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus\anaconda3\Lib\site-packages\torch\hub.py", line 597, in _load_local
model = entry(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 88, in custom
return _create(path, autoshape=autoshape, verbose=_verbose, device=device)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\dlgus/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 83, in _create
raise Exception(s) from e
Exception: cannot instantiate 'PosixPath' on your system. Cache may be out of date, try force_reload=True or see PyTorch Hub - Ultralytics YOLO Docs for help.

이런 형식으로 에러가 발생하는대 도움을 받을수 있을까요?

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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

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안녕하세요! 질문해 주셔서 감사합니다. 웹캠을 이용해 YOLOv5 모델을 실행하려고 하시는군요. 현재 발생하는 문제는 PosixPath와 관련된 오류로 보입니다. 이 문제는 주로 Windows 시스템에서 발생하며, PyTorch가 경로를 처리하는 방식과 관련이 있습니다.

우선, 문제를 요약해보겠습니다:

• Anaconda3와 Visual Studio Code를 사용하여 YOLOv5 모델을 실행하려고 합니다.
• best.pt 파일을 로드하고 웹캠을 통해 실시간 객체 감지를 수행하려고 합니다.
• 모델 로드 중 PosixPath 관련 오류가 발생합니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 시도해볼 수 있습니다:

1. PyTorch Hub 캐시 강제 재로드:
   PyTorch Hub 캐시가 손상되었을 수 있으므로, force_reload=True 옵션을 사용하여 캐시를 강제 재로드해보세요.

2. 경로 문제 해결:
   Windows 시스템에서 경로 문제를 해결하기 위해 pathlib 대신 일반 문자열 경로를 사용해보세요.

아래는 수정된 코드 예제입니다:

import torch
import cv2
from numpy import random

# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True)

# 웹캠 캡처 시작
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 프레임 크기 조정
        frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

        # 이미지를 모델에 입력
        results = model(frame)

        # 객체 감지 결과 얻기
        detections = results.pandas().xyxy[0]
        if not detections.empty:
            # 결과를 반복하며 객체 표시
            for _, detection in detections.iterrows():
                x1, y1, x2, y2 = detection[['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']].astype(int).values
                label = detection['name']
                conf = detection['confidence']

                # 박스와 라벨 표시
                color = [int(c) for c in random.choice(range(256), size=3)]
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
                cv2.putText(frame, f'{label} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

        # 프레임 표시
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 force_reload=True 옵션을 추가하여 PyTorch Hub 캐시를 강제 재로드합니다. 이 방법이 문제를 해결하지 못한다면, best.pt 파일의 경로를 절대 경로로 지정해보세요.

추가로, PyTorch Hub와 YOLOv5에 대한 더 자세한 정보는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다:

• PyTorch Hub - Ultralytics YOLO Docs

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 방법도 시도해 보시길 권장합니다. 감사합니다!

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안녕하세요! YOLOv5 모델을 Colab에서 학습한 후, 이를 로컬 환경에서 웹캠을 통해 실행하려는 과정에서 발생한 문제에 대해 도움을 요청하신 것으로 이해됩니다. 에러 메시지를 보면, 모델을 로드하는 과정에서 'PosixPath'를 인스턴스화할 수 없다는 내용이 나타나고 있네요. 이는 일반적으로 Windows 시스템에서 발생하는 경로 관련 문제일 가능성이 높습니다. 문제 해결을 위해 몇 가지 해결 방안을 제시해 드리겠습니다.

문제 해결 방안

1. torch.hub.load 함수 사용 시 force_reload=True 옵션 추가하기

torch.hub.load 함수를 사용할 때, force_reload=True 옵션을 추가하여 캐시된 모델이 아닌 새로운 모델을 다운로드하도록 시도해 볼 수 있습니다. 이는 캐시 문제로 인한 오류를 해결할 수 있는 방법 중 하나입니다.

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True)

2. 경로 문제 해결

Windows에서는 경로를 다룰 때 \를 사용하지만, Python 코드 내에서는 /를 사용하거나 \\를 사용하여 경로를 표현해야 합니다. 따라서, 모델 경로를 지정할 때 이를 확인해 보세요.

3. 최신 버전의 PyTorch 및 YOLOv5 사용

시스템과 호환성 문제를 최소화하기 위해 PyTorch와 YOLOv5의 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다. 현재 사용 중인 버전에서 문제가 발생한다면, 라이브러리를 업데이트해 보세요.

pip install torch torchvision --upgrade
pip install -U yolov5  # YOLOv5의 경우 GitHub 리포지토리를 참조하여 최신 버전으로 업데이트

4. 환경 변수 설정

Windows에서 PosixPath 관련 문제가 발생하는 경우, 환경 변수를 설정하여 Python이 올바른 경로 형식을 사용하도록 할 수 있습니다. 이는 보다 복잡한 해결 방안이 될 수 있으며, 일반적으로는 위의 방법들로 문제가 해결됩니다.

참고 자료

PyTorch 공식 문서 및 YOLOv5 관련 문서는 다음 링크에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
• YOLOv5 공식 문서: https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/pytorch_hub_model_loading

위의 해결 방안을 시도해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트해 주세요. 제가 제공한 해결책이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 양해 부탁드립니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!

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안녕하세요! YOLOv5 모델을 사용하면서 겪는 문제에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 에러 메시지를 보니 'PosixPath'를 시스템에서 인스턴스화할 수 없다는 내용이 나오네요. 이는 모델 파일이 다른 운영 체제에서 저장된 경로 정보를 포함하고 있어서 발생하는 문제로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같이 시도해 볼 수 있습니다:

1. 최신 버전의 YOLOv5 저장소를 사용하세요. 아래 명령어로 최신 버전을 클론할 수 있습니다:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

2. 최신 버전의 PyTorch와 torchvision을 설치하세요. 아래 명령어로 설치할 수 있습니다:

pip install torch torchvision --upgrade

3. torch.hub.load() 함수에 force_reload=True 인자를 추가하여 캐시를 무시하고 모델을 새로 다운로드하도록 설정하세요:

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True)

4. 학습된 모델 파일인 best.pt가 현재 작업 디렉토리에 있는지 확인하세요.

위의 방법들을 시도해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가 정보를 제공해 주시면 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼 중 "YOLOv5 모델 로딩하기" 문서를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

제 답변이 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 하지만 추가 정보가 필요하거나 제가 놓친 부분이 있다면 말씀해 주세요. 또한 제 답변이 틀리거나 부정확할 수 있다는 점 양해 부탁드립니다. 감사합니다!

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테샤님, 안녕하세요. 질문을拝見했습니다. Visual Studio Code에서 Anaconda3를 통해 Python을 설치하고 실행하여 YOLOv5를 작업 중인 것으로 알고 있습니다. 그런데 "cannot instantiate 'PosixPath' on your system. Cache may be out of date, try force_reload=True or see PyTorch Hub - Ultralytics YOLO Docs for help"라는 오류가 발생하고 계시다는 것을 알 수 있네요. 다음과 같이 문제를 해결해 보시기 바랍니다.

1. 캐시 업데이트: 오류 메시지에 나와 있듯이 캐시가 오래되었을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 다음 코드를 실행하세요.

import shutil
shutil.rmtree("./.cache/torch/hub/ultralytics_yolov5_master")

이렇게 하면 캐시가 삭제되고 모델이 다시 다운로드됩니다. 그런 다음 다음 코드를 실행하여 모델을 다시 로드하세요.

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True)

2. Pillow 설치: 오류 메시지에서 'PosixPath'라는 단어가 보이므로 Pillow 라이브러리가 올바르게 설치되어 있지 않을 수 있습니다. 다음 명령어를 실행하여 Pillow를 설치하세요.

pip install --upgrade Pillow

3. Python 업데이트: Pillow 설치 후에도 문제가 해결되지 않으면 Python 버전이 최신인지 확인하세요. 다음 코드를 실행하여 Python 버전을 확인하세요.

python --version

Python 버전이 최신이 아니라면 최신 버전으로 업데이트하세요.

4. YOLOv5 업데이트: YOLOv5 모델을 최신 버전으로 업데이트해 보세요. 다음 명령어를 실행하면 업데이트됩니다.

pip install --upgrade ultralytics

다음은 관련 문서 링크입니다. 참고하시기 바랍니다.

• https://discuss.pytorch.org/t/yolov5-colab-best-pt/4654
• TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 2.3.0+cu121 documentation
• Pytorch 1.6 torchvision.transforms.functional.rotate doens't accept tensor, only PIL - PyTorch Forums

이렇게 해도 문제가 해결되지 않으면 YOLOv5 GitHub 저장소의 문제 추적기에서 유사한 문제를 검색하거나 새로운 문제를 제기해 보시기 바랍니다.

제가 드린 답변이 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

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