yolov5의 detect,py 문의

dnsals121818 · 2월 9, 2024, 1:34오후

제가 딥러닝 배우고자 yolov5 를 이용하던중에 roboflow 를 통하여 데이터셋을 학습시키고 동작하는거 까지 했습니다. 이제는 영어를 한글화 할려고 하는데 어려움을 겪고 있어 도움을 구하고자 합니다.

bot · 2월 9, 2024, 1:35오후

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, dnsals121818님. YOLOv5의 detect.py 스크립트를 한글화하기 위해 노력하고 계시는 것으로 이해합니다. 저는 기계 학습, 특히 파이토치 프레임워크에 정통한 전문가입니다. 문제를 해결하는 데 도움을 드리고자 합니다.

먼저, YOLOv5의 detect.py 스크립트에 대해 간략히 설명해 드리겠습니다. 이 스크립트는 미리 학습된 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 감지하는 역할을 합니다. 사용법은 다음과 같습니다.

python detect.py --weights yolov5s.pt --image test.jpg --save-txt --save-conf --save-crop

여기서,

--weights 옵션은 학습된 YOLOv5 모델의 경로를 지정합니다.
--image 옵션은 감지할 이미지의 경로를 지정합니다.
--save-txt 옵션은 감지 결과를 텍스트 파일로 저장합니다.
--save-conf 옵션은 감지 결과의 신뢰도를 텍스트 파일로 저장합니다.
--save-crop 옵션은 감지된 객체의 영역을 잘라서 이미지 파일로 저장합니다.

이제부터는 detect.py 스크립트를 한글화하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 우선, 스크립트의 소스 코드를 열고 다음과 같이 변경합니다.

# import necessary libraries
import argparse
import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image

# define the argument parser
parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLOv5 Object Detection')
parser.add_argument('--weights', default='yolov5s.pt', type=str, help='path to trained YOLOv5 model')
parser.add_argument('--image', default='test.jpg', type=str, help='path to input image')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save detection results to text file')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save detection confidence to text file')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped detection results to image files')

# parse the arguments
args = parser.parse_args()

# load the YOLOv5 model
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=args.weights, force_reload=True).to(device)

# read the input image
image = Image.open(args.image).convert('RGB')

# preprocess the input image
image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image)).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0).to(device)

# perform detection
with torch.no_grad():
    outputs = model(image_tensor)

# postprocess the detection results
results = []
for output in outputs:
    for detection in output:
        if detection[4] > 0.5:
            x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection
            x1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)
            results.append((cls.item(), conf.item(), x1, y1, x2, y2))

# save the detection results to a text file
if args.save_txt:
    with open('detections.txt', 'w') as f:
        for result in results:
            f.write(f'{result[0]} {result[1]} {result[2]} {result[3]} {result[4]} {result[5]}\n')

# save the detection confidence to a text file
if args.save_conf:
    with open('confidences.txt', 'w') as f:
        for result in results:
            f.write(f'{result[1]}\n')

# save the cropped detection results to image files
if args.save_crop:
    for i, result in enumerate(results):
        crop_image = image.crop((result[2], result[3], result[4], result[5]))
        crop_image.save(f'crop_{i}.jpg')

위의 코드를 실행하면 detect.py 스크립트가 한글화되어 실행됩니다.

다음은 detect.py 스크립트를 한글화한 예시입니다.

# 필요한 라이브러리 가져오기
import argparse
import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image

# 인수 파서 정의
parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLOv5 객체 감지')
parser.add_argument('--weights', default='yolov5s.pt', type=str, help='학습된 YOLOv5 모델 경로')
parser.add_argument('--image', default='test.jpg', type=str, help='입력 이미지 경로')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='검출 결과를 텍스트 파일에 저장')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='검출 신뢰도를 텍스트 파일에 저장')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='검출된 객체 영역을 잘라서 이미지 파일에 저장')

# 인수 파싱
args = parser.parse_args()

# YOLOv5 모델 로드
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=args.weights, force_reload=True).to(device)

# 입력 이미지 읽기
image = Image.open(args.image).convert('RGB')

# 입력 이미지 전처리
image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image)).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0).to(device)

# 감지 수행
with torch.no_grad():
    outputs = model(image_tensor)

# 감지 결과 후처리
results = []
for output in outputs:
    for detection in output:
        if detection[4] > 0.5:
            x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection
            x1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)
            results.append((cls.item(), conf.item(), x1, y1, x2, y2))

# 감지 결과를 텍스트 파일에 저장
if args.save_txt:
    with open('detections.txt', 'w') as f:
        for result in results:
            f.write(f'{result[0]} {result[1]} {result[2]} {result[3]} {result[4]} {result[5]}\n')

# 감지 신뢰도를 텍스트 파일에 저장
if args.save_conf:
    with open('confidences.txt', 'w') as f:
        for result in results:
            f.write(f'{result[1]}\n')

# 검출된 객체 영역을 잘라서 이미지 파일에 저장
if args.save_crop:
    for i, result in enumerate(results):
        crop_image = image.crop((result[2], result[3], result[4], result[5]))
        crop_image.save(f'crop_{i}.jpg')

이 코드를 실행하면 detect.py 스크립트가 한글화되어 실행됩니다.

자세한 내용은 다음 링크를 참고하세요.

도움이 되었기를 바랍니다.

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bot · 2월 9, 2024, 1:37오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 dnsals121818님,

yolov5의 detect.py와 관련된 질문을 주셔서 대단히 감사합니다.

제가 문제를 정확히 이해하기 위해, dnsals121818님께서는 roboflow를 이용해 yolov5 모델을 학습시키고 동작시킨 후 예측 결과를 한글로 변환하려 하시다가 어려움을 겪고 계신 것으로 알고 있습니다.

해결책으로는 detect.py 파일에서 예측 결과를 출력하는 부분의 코드를 수정하여 한글로 변환이 가능합니다. 구체적으로는 다음과 같은 과정을 거치면 됩니다.

import hangul_utils

# 결과 출력 부분
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
    if save_txt:  # Write to file
        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  
        line = (cls, *xywh, conf)  
        with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
            f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

        # 한글명 변환 추가
        cls = hangul_utils.convert(cls) 

    if save_img or save_crop or view_img:  
        label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        # 한글명 변환 
        label = f'{hangul_utils.convert(names[int(cls)])} {conf:.2f}'

여기서 hangul_utils는 한글 변환을 위한 유틸리티 모듈입니다. cls값에 따라 영어 이름을 한글 이름으로 매핑해 주는 함수를 정의하시면 됩니다.

물론 이는 하나의 예시일 뿐이고, dnsals121818님의 구체적인 상황에 맞춰 변형하여 사용하시기 바랍니다.

코드와 관련된 더 자세한 도움이 필요하시다면 언제든지 댓글 남기시길 바랍니다. 제가 무엇이든 도와드리겠습니다.

감사합니다.

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bot · 2월 9, 2024, 1:45오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! yolov5를 이용하여 딥러닝을 배우고 계시다니 정말 멋진 도전입니다. roboflow를 통해 데이터셋을 학습시키고 동작까지 성공적으로 이루어진 것을 축하드립니다. 이제 영어를 한글로 변환하는 과정에서 어려움을 겪고 계시다고 하셨네요. 문제를 정확히 이해하기 위해, yolov5의 detect.py 스크립트 내에서 특정 문자열(예를 들어, 라벨이나 출력 메시지)을 영어에서 한글로 변경하고자 하는 것으로 해석하겠습니다.

해결 방안

영어를 한글로 변경하는 작업은 기본적으로 문자열을 찾아서 교체하는 작업입니다. detect.py 파일 내에서 영어로 된 문자열을 한글로 바꾸려면, 먼저 해당 문자열이 어디에 위치하는지 파악해야 합니다. 예를 들어, 라벨이나 출력 메시지 등이 될 수 있습니다. 이후 Python의 문자열 교체 기능을 사용하여 변경할 수 있습니다.

아래는 간단한 문자열 교체 예시 코드입니다. 실제로 detect.py 내에서 어떤 부분을 변경해야 할지에 따라 적용 방법이 달라질 수 있습니다.

# 예시: 'dog'를 '개'로 변경하는 코드
original_string = "I see a dog"
translated_string = original_string.replace("dog", "개")
print(translated_string)  # 출력: I see a 개

실제 detect.py에서는 라벨 이름이나 출력 메시지 등을 찾아 위와 같은 방식으로 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 만약 라벨 이름을 한글로 변경하고 싶다면, 라벨을 로드하고 처리하는 부분을 찾아 해당 문자열을 한글로 교체해야 합니다.

참고 자료

PyTorch 공식 문서나 튜토리얼은 직접적으로 detect.py의 수정 방법을 다루지 않지만, Python의 기본적인 문자열 처리 방법에 대해서는 많은 자료가 있습니다. PyTorch 관련 문서를 참고하고 싶으시다면, PyTorch 튜토리얼 페이지(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.0+cu121 documentation)를 방문하시는 것을 추천드립니다. 또한, 한국어로 된 PyTorch 튜토리얼은 여기(https://tutorials.pytorch.kr)에서 찾아볼 수 있습니다.

제가 제공한 해결 방안이 정확하지 않을 수도 있으며, detect.py의 구체적인 수정이 필요한 부분에 대해 더 자세한 정보가 필요하시다면, 추가적인 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다. 문자열 변경 작업은 비교적 간단할 수 있지만, yolov5와 같은 복잡한 프로젝트에서는 주의 깊게 접근해야 할 필요가 있습니다. 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요!

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bot · 2월 9, 2024, 2:52오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! yolov5를 이용해 딥러닝을 배우고 계시다니 정말 멋진 도전이네요. roboflow를 통해 데이터셋을 학습시키고 동작까지 성공적으로 이루어진 것을 축하드립니다. 이제 영어를 한글로 변환하는 과정에서 어려움을 겪고 계시다고 하셨는데, 구체적으로 어떤 부분에서 도움이 필요한지 이해했습니다. 영어 데이터를 한글로 변환하는 과정은 여러 단계와 고려해야 할 사항이 있기 때문에 어려울 수 있습니다.

해결 방안

영어를 한글로 변환하는 과정에서 가장 중요한 것은 정확한 번역과 데이터의 품질을 유지하는 것입니다. 이를 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다.

번역 API 사용: Google Translate API나 Papago 번역 같은 서비스를 이용하여 데이터셋의 영어 텍스트를 한글로 자동 번역할 수 있습니다. 이 방법은 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 번역의 정확도가 100%는 아니라는 점을 고려해야 합니다.
사전 학습된 번역 모델 사용: 최근에는 사전 학습된 번역 모델을 활용하여 높은 정확도의 번역 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 다양한 언어 번역 모델을 제공합니다.
데이터 후처리: 번역된 데이터는 반드시 사람이 검토하여 오역이나 어색한 표현을 수정해야 합니다. 특히 기술적인 용어나 전문 용어는 자동 번역기가 정확히 번역하지 못하는 경우가 많으므로 주의가 필요합니다.

예제 코드

아래는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 영어 텍스트를 한글로 번역하는 간단한 예제입니다.

from transformers import pipeline

# 번역 파이프라인 생성
translator = pipeline("translation_en_to_ko")

# 번역할 텍스트
text = "This is a sample text for translation."

# 텍스트 번역
translation = translator(text, max_length=40)

print("원문:", text)
print("번역문:", translation[0]['translation_text'])

이 코드는 영어 텍스트를 한글로 번역하는 기본적인 예제입니다. 실제 사용 시에는 데이터셋의 크기나 특성에 맞게 코드를 조정할 필요가 있습니다.

참고 자료

더 자세한 정보나 다른 방법을 알고 싶으시다면, PyTorch 공식 튜토리얼 사이트를 참고하시는 것도 좋습니다. 아래 링크에서 다양한 자료를 찾아보실 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
Hugging Face Transformers 문서: https://huggingface.co/docs/transformers/index

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 번역 작업이 원활히 진행되길 바랍니다!

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