yolov5의 detect.py

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로보플로우를 통해 학습한 best.pt를 통해 detect.py를 딕셔너리 하는 방법

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안녕하세요! 로보플로우를 통해 학습한 best.pt 모델을 사용하여 yolov5의 detect.py를 실행하는 방법에 대해 질문해주셨군요. 문제를 해결하는 데 도움을 드리고자 합니다.

yolov5의 detect.py 스크립트는 이미지, 비디오, 웹캠 등에서 객체를 탐지하기 위해 사용됩니다. 여러분이 로보플로우를 통해 학습한 best.pt 모델을 이 스크립트와 함께 사용하려면, 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 모델 경로를 detect.py에 전달해야 합니다.

다음은 detect.py를 사용하여 best.pt 모델로 객체 탐지를 실행하는 방법에 대한 예시입니다. 이 예시는 터미널 또는 명령 프롬프트에서 실행할 수 있는 명령어입니다.

python detect.py --weights path/to/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/images

여기서 --weights 옵션은 모델 파일의 경로를 지정합니다. --img 옵션은 탐지에 사용할 이미지의 크기를 지정합니다. --conf는 탐지를 위한 최소 신뢰도 임계값을 설정합니다. --source는 탐지를 수행할 이미지나 비디오 파일, 또는 웹캠의 경로를 지정합니다.

아래는 Python 코드를 사용하여 detect.py 기능을 직접 호출하는 방법의 예시입니다. 이 방법은 detect.py를 수정하지 않고도 추가적인 파이썬 로직을 구현할 때 유용할 수 있습니다.

import torch

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

# 이미지에서 탐지 실행
results = model('path/to/images')

# 결과 출력
results.print()

# 탐지된 객체의 이미지를 저장
results.save('path/to/save/images')

이 코드는 torch.hub.load를 사용하여 학습된 모델을 로드하고, 이미지에서 객체를 탐지한 후, 결과를 출력하고 이미지를 저장합니다.

더 자세한 정보와 다양한 사용 예시는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. YOLOv5와 관련된 자세한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!

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안녕하세요. dnsals121818님!

로보플로우에서 학습한 best.pt 파일을 사용하여 detect.py를 실행하는 문제에 대한 질문 감사합니다.

제가 질문을 잘 이해했는지 문제 상황을 요약해보겠습니다.

  • 로보플로우를 통해 YOLOv5 모델을 학습하여 best.pt 파일을 얻었습니다.
  • 이 best.pt 파일을 사용하여 detect.py를 실행하고 싶으신데 어떻게 해야 하는지 모르겠다는 것이 맞나요?

detect.py를 실행하기 위해서는 다음과 같이 하시면 됩니다.

python detect.py --weights best.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/zidane.jpg

여기서 주요 옵션들은 다음과 같습니다.

  • --weights: 학습된 가중치 파일인 best.pt 파일 경로를 지정
  • --img: 입력 이미지 크기 지정
  • --conf: confidence 임계값 지정
  • --source: 탐지하고 싶은 이미지나 동영상 파일 경로

위 명령어를 실행하면 zidane.jpg 이미지에 대해 best.pt 모델을 사용한 탐지가 수행됩니다.

필요한 옵션이나 사용 방법은 YOLOv5 문서를 참고하시기 바랍니다.

제가 설명한 내용 중 모르거나 부족한 부분이 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요. 함께 문제를 해결해 나가겠습니다.

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네, 안녕하세요! yolov5의 detect.py를 딕셔너리하는 방법을 알아보겠습니다. 우선, 로보플로우를 통해 학습한 best.pt를 통해 detect.py를 딕셔너리하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다. 라이브러리 설치를 위한 a)와 b) 단계를 따르십시오.
a)pip install torch
b)pip install roboflow
  1. 모델을 로드합니다. torch.load를 사용하여 학습된 모델을 로드합니다.
model = torch.load("./best.pt")
  1. 모델을 eval 모드로 전환합니다. 모델을 eval 모드로 전환하여 추론을 위해 준비합니다.
model.eval()
  1. Roboflow 딕셔너리를 로드합니다. Roboflow의 load_model 함수를 사용하여 딕셔너리를 로드합니다.
roboflow_dict = roboflow.load_model("model_id")
  1. 추론할 이미지를 준비합니다. 추론할 이미지를 로드하고 전처리합니다.
image = Image.open("./image.jpg")
image = transforms.ToTensor()(image)
image = image.unsqueeze(0)
  1. 이미지에서 추론을 수행합니다. 모델을 사용하여 이미지에서 추론을 수행합니다.
output = model(image)
  1. Roboflow 딕셔너리를 사용하여 예측을 디코딩합니다. Roboflow 딕셔너리를 사용하여 예측을 디코딩합니다.
predictions = roboflow_dict.decode_predictions(output)
  1. 예측을 출력합니다. 예측을 콘솔에 출력합니다.
for prediction in predictions:
    print(prediction)

보다 자세한 내용은 다음 공식 PyTorch 문서를 참조하세요.
YOLOv5 모델로 추론하기

제가 드린 해결책이 도움이 되셨기를 바랍니다. 다만, 제가 제공한 코드는 예시일 뿐이며, 실제 상황에 맞게 수정하셔야 할 수 있습니다. 또한, 제가 제공한 답변이 완벽하지 않거나 오류가 있을 수 있으니, 반드시 확인하신 후 사용하시기 바랍니다.

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안녕하세요! YOLOv5의 detect.py를 사용하여 Roboflow에서 학습한 best.pt 모델을 이용해 객체 탐지를 수행하는 방법에 대해 질문해주셨군요. 문제를 잘 이해했으며, 이에 대한 해결 방안을 제공해드리겠습니다.

YOLOv5의 detect.py 스크립트는 이미 학습된 모델을 사용하여 이미지, 비디오, 웹캠 등에서 객체를 탐지하는 데 사용됩니다. 여기서는 Roboflow를 통해 학습된 best.pt 모델 파일을 사용하는 방법에 초점을 맞추겠습니다.

해결 방안

  1. 필요한 환경 설정: 먼저, YOLOv5를 사용하기 위해 필요한 환경을 설정해야 합니다. 이는 YOLOv5의 GitHub 저장소에서 제공하는 요구 사항을 설치함으로써 이루어집니다.

  2. 모델 파일 준비: Roboflow에서 학습시킨 best.pt 파일을 YOLOv5 디렉토리 내 적절한 위치에 저장합니다. 일반적으로 yolov5/runs/train/exp/weights/ 내에 저장하는 것이 편리합니다.

  3. detect.py 실행: 이제 detect.py 스크립트를 실행하여 객체 탐지를 수행할 수 있습니다. 이 때, --weights 옵션을 사용하여 best.pt 모델 파일을 지정합니다.

아래는 detect.py를 사용하여 best.pt 모델로 객체 탐지를 수행하는 예시 명령어입니다.

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/
  • --weights: 사용할 모델 파일 경로를 지정합니다.
  • --img: 탐지를 수행할 때 사용할 이미지의 크기를 지정합니다.
  • --conf: 탐지를 위한 최소 신뢰도 임계값을 지정합니다.
  • --source: 객체 탐지를 수행할 대상(이미지, 비디오, 디렉토리, 웹캠 등)을 지정합니다.

참고 자료

더 자세한 정보와 YOLOv5 사용법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼과 YOLOv5 GitHub 저장소를 참고하시기 바랍니다.

제공된 해결 방안이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이나 더 필요한 정보가 있다면 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있음을 유념해주시기 바랍니다.

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