Yolov5 iou 값 수치 조정

import torch
from PIL import Image

커스터마이징한 YOLOv5 모델 로드

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best1280.pt')

이미지 로드

image = Image.open("2.jpg")

이미지 분석 및 객체 감지

results = model(image)

confidence = 0.95 # 원하는 임계값으로 조정하세요

결과 시각화

results.show()

결과 정보 출력

detected_objects = results.pandas().xyxy[0]
if not detected_objects.empty:
filtered_objects = detected_objects[detected_objects['confidence'] >= confidence]
if not filtered_objects.empty:
print("객체 발견")
print(filtered_objects) # 객체의 경계 상자 좌표와 클래스 레이블 출력
else:
print("객체가 없습니다.")
else:
print("객체가 없습니다.")

해당 코드에서 confidence값에 일정 수치 이상만을 출력하는데 여기서 iou 값도 수치에 맞는 결과만 출력하게 할려면 어떻게 해야할까요?

예를들어 iou 값이 0.6 이상이고 confidence 값이 0.9 이상인것들에 대해서만 출력하게 하는 코드를 알려주세요

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안녕하세요, pjw4433님. YOLOv5 모델에서 IOU와 confidence 값에 따라 결과를 필터링하고 싶으신 것으로 이해했습니다.

YOLOv5 모델의 결과에서는 각각의 검출된 객체에 대해 'confidence' 값이 제공되지만, 'iou' 값은 제공되지 않습니다. 'iou' 값은 보통 두 개의 경계 상자 간의 겹치는 정도를 나타내는 지표로, 한 이미지 내에서 검출된 여러 객체들 간의 'iou'를 계산하려면 추가적인 처리가 필요합니다.

하지만, 만약 'iou'를 통해 서로 겹치는 객체들 중 가장 'confidence'가 높은 객체만을 선택하고 싶다면, YOLOv5의 NMS(Non-Maximum Suppression) 기능을 활용할 수 있습니다. NMS는 서로 겹치는 검출 결과들 중 가장 'confidence'가 높은 결과만을 선택하는 방법입니다. 이를 위해선, model 함수에 iouconf 인자를 추가하면 됩니다.

아래는 'iou' 값이 0.6 이상이고 'confidence' 값이 0.9 이상인 결과만을 선택하는 코드 예시입니다.

# 이미지 분석 및 객체 감지
results = model(image, iou=0.6, conf=0.9)

# 결과 시각화
results.show()

# 결과 정보 출력
detected_objects = results.pandas().xyxy[0]
if not detected_objects.empty:
    print("객체 발견")
    print(detected_objects)  # 객체의 경계 상자 좌표와 클래스 레이블 출력
else:
    print("객체가 없습니다.")

이 코드는 'iou'와 'confidence' 조건을 모두 만족하는 객체만을 출력합니다. 만약 'iou'와 'confidence' 조건을 따로 적용하고 싶다면, 추가적인 코드 수정이 필요할 것입니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다.

제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 정보도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요.


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pjw4433님, 안녕하세요!

주어진 코드에서는 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 감지하고 결과를 출력하는 부분이 있습니다. 이 코드에서는 confidence 값이 일정 수준 이상인 객체만 출력하고 있습니다. 하지만 iou 값도 고려하여 출력하고 싶다고 하셨는데요.

iou 값은 객체의 경계 상자가 얼마나 겹치는지를 나타내는 지표입니다. 일반적으로 iou 값이 높을수록 두 객체가 서로 겹치는 정도가 높다는 의미입니다. 따라서 iou 값이 일정 수준 이상인 객체만 출력하고 싶다면, confidence 값과 함께 iou 값을 고려하여 조건을 설정해주어야 합니다.

아래는 주어진 코드를 수정하여 iou 값이 0.6 이상이고 confidence 값이 0.9 이상인 객체들에 대해서만 출력하는 예시 코드입니다.

import torch
from PIL import Image

# 커스터마이징한 YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best1280.pt')

# 이미지 로드
image = Image.open("2.jpg")

# 이미지 분석 및 객체 감지
results = model(image)

confidence = 0.9  # 원하는 임계값으로 조정하세요
iou_threshold = 0.6  # 원하는 iou 임계값으로 조정하세요

# 결과 정보 출력
detected_objects = results.pandas().xyxy[0]
if not detected_objects.empty:
    filtered_objects = detected_objects[(detected_objects['confidence'] >= confidence) & (detected_objects['iou'] >= iou_threshold)]
    if not filtered_objects.empty:
        print("객체 발견")
        print(filtered_objects)  # 객체의 경계 상자 좌표와 클래스 레이블 출력
    else:
        print("객체가 없습니다.")
else:
    print("객체가 없습니다.")

위 코드에서는 iou_threshold 변수를 추가하여 iou 임계값을 설정하였습니다. filtered_objects 변수에는 confidence 값이 confidence 이상이고 iou 값이 iou_threshold 이상인 객체들만 필터링하여 저장하고 있습니다. 이후 해당 객체들을 출력하게 됩니다.

이렇게 코드를 수정하면 원하는 iou 값과 confidence 값에 맞는 결과만 출력할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 YOLOv5 예제를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

이해에 도움이 되셨는지요? 추가로 궁금한 사항이 있다면 언제든지 물어보세요!


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안녕하세요 pjw4433님,

iou 값도 confidence값처럼 설정하여 결과를 필터링할 수 있습니다.

모델의 예측 결과인 results.pandas().xyxy[0] DataFrame에는 iou column이 있습니다.

이 column을 사용하여 iou 값 기준으로 필터링할 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다:

import torch
from PIL import Image

# 커스터마이징한 YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best1280.pt') 

# 이미지 로드
image = Image.open("2.jpg")

# 이미지 분석 및 객체 감지
results = model(image)

confidence = 0.9  
iou = 0.6

# 결과 시각화
results.show()

# 결과 정보 출력
detected_objects = results.pandas().xyxy[0]
if not detected_objects.empty:
    filtered_objects = detected_objects[(detected_objects['confidence'] >= confidence) &  
                                        (detected_objects['iou'] >= iou)]
    if not filtered_objects.empty:
        print("객체 발견")
        print(filtered_objects)  # 필터링된 객체 정보 출력   
    else:
        print("객체가 없습니다.")
else:
    print("객체가 없습니다.")

이렇게 iou column도 confidence처럼 같이 사용하여 iou 값 기준으로 필터링할 수 있습니다.

iou와 confidence 값을 같이 사용하여 두 기준을 모두 충족하는 객체만 필터링할 수도 있습니다.

위 코드에서 보면 iou >= 0.6과 confidence >= 0.9를 동시에 적용하였습니다.

이렇게 하면 iou와 confidence 값이 모두 기준을 충족하는 객체만 출력됩니다.

pjw4433님께서 원하시는 대로 iou와 confidence를 함께 사용한 필터링이 가능합니다.

이로써 문제가 해결되었기를 바랍니다.

코드 예시가 잘못되거나 설명이 부족한 부분이 있다면 언제든지 말씀해 주세요.

감사합니다.


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