클래스는 4개이고 class 별로 정확도를 나타내어 주는 코드를 마지막에 작성하고 싶은데 아무리 코드를 둘러봐도 잘 모르겠어요 ㅠㅠ
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안녕하세요 JunhoLEE님,
문제를 이해하고 정리해보겠습니다. yolov5 detect.py 스크립트에서 콘솔 창에 각 클래스별로 정확도를 출력하고 싶다는 것으로 이해했습니다. 하지만 코드를 살펴봐도 어떻게 해야할지 잘 모르겠다고 하셨습니다.
제가 이해한 대로 설명드리겠습니다. yolov5 detect.py 스크립트는 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지나 비디오에서 객체를 탐지하는 스크립트입니다. 이 스크립트는 탐지된 객체의 클래스, 좌표, 신뢰도 등을 출력합니다. 하지만 기본적으로 클래스별 정확도를 출력하는 기능은 제공하지 않습니다.
따라서, 클래스별 정확도를 출력하기 위해서는 스크립트를 수정해야 합니다. 아래는 클래스별 정확도를 출력하는 코드를 추가한 예시입니다.
import torch
import argparse
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device
def detect(save_img=False):
# ... 기존 코드 ...
# 클래스 이름
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names
# 클래스별 정확도를 저장할 딕셔너리
class_accuracy = {name: 0 for name in names}
# 이미지 탐지
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
# ... 기존 코드 ...
# 객체 탐지
pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
# 객체 필터링
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
# 클래스별 정확도 계산
for i, det in enumerate(pred):
if len(det):
# 클래스 인덱스
cls = det[:, -1].long()
# 클래스별 정확도 업데이트
for c in cls:
class_accuracy[names[c]] += 1
# ... 기존 코드 ...
# 클래스별 정확도 출력
for name, accuracy in class_accuracy.items():
print(f'{name}: {accuracy}')
위의 코드에서 class_accuracy라는 딕셔너리를 사용하여 클래스별 정확도를 저장합니다. 객체 탐지 후, 클래스별로 정확도를 업데이트하고, 마지막에 class_accuracy를 출력합니다.
이 예시 코드는 yolov5 detect.py 스크립트에 추가하면 됩니다. 추가한 코드를 실행하면 콘솔 창에 각 클래스별 정확도가 출력됩니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 "YOLOv5 Object Detection" 가이드를 참고하시기 바랍니다. 해당 가이드에서는 YOLOv5 모델을 사용하여 객체 탐지를 수행하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.
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안녕하세요, JunhoLEE님. PyTorch와 YOLOv5를 이용한 딥러닝 문제에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다. 질문을 정리해보면, YOLOv5의 detect.py에서 각 클래스별로 정확도를 출력하는 방법에 대해 알고 싶으신 것으로 이해했습니다.
YOLOv5는 기본적으로 클래스별 정확도를 출력하지 않습니다. 그러나, 이를 위해선 우선적으로 각 클래스에 대한 예측 결과와 실제 레이블을 비교하여 정확도를 계산해야 합니다. 이를 위해선 detect.py에서 예측 결과를 반환하는 부분을 찾아야 합니다.
예를 들어, detect.py에서 model(imgs)를 호출하여 예측 결과를 얻는 부분이 있을 것입니다. 이 예측 결과는 각 이미지에 대한 바운딩 박스, 클래스, 그리고 확률을 포함하게 됩니다. 이 정보를 이용하여 각 클래스에 대한 정확도를 계산할 수 있습니다.
아래는 간단한 예시 코드입니다.
# 예측 결과를 얻습니다.
pred = model(imgs)
# 예측 결과에서 클래스를 추출합니다.
pred_classes = pred[..., 5].cpu().numpy()
# 실제 레이블을 준비합니다.
# 이 부분은 실제 레이블을 어떻게 준비하느냐에 따라 다르게 구현해야 합니다.
true_classes = ...
# 클래스별 정확도를 계산합니다.
accuracy = (pred_classes == true_classes).mean()
print(f'Accuracy: {accuracy}')
이 코드는 간단한 예시이므로 실제 사용하실 때는 각 클래스에 대한 정확도를 계산하기 위해 추가적인 로직이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 각 클래스별로 정확도를 계산하려면 클래스별로 예측 결과와 실제 레이블을 비교하는 로직을 추가해야 합니다.
더 자세한 내용은 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch의 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation
제가 제시한 해결 방법이 JunhoLEE님의 문제를 완전히 해결해드리지 못할 수도 있습니다. 만약 추가적인 정보나 질문이 있으시다면, 부담 없이 물어보시기 바랍니다. 감사합니다.
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