안녕하세요! YOLOv5s를 이용한 번호판 탐지를 라즈베리파이4에서 하고자 합니다.
이에 윈도우 환경에서 모델을 학습시켜 best.pt를 만들어 냈어요.
이걸 FileZilla를 이용해 파이 4(bullseye, 64bit, legacy)로 custom 때 사용한 이미지와 pt 파일을 복사했어요.
이후 coco128 데이터셋과 .yaml로 작동하는 것을 확인했습니다.
하지만 NotImplementedError:cannot instantiate 'WindowsPath' on your system이 출력됩니다. 해결을 위해 직접 custom한 best.pt 파일로 실행할 경우, 폴더 경로가 아닌 배열 ['best.pt']로 실행되는데, 비슷한 문제를 겪으신 분 계실까요?
또는 윈도우 환경에서 train.py를 이용해서 생성한 pt파일이 문제가 될 수도 있나요?
(detect.py에서 PATH를 설정해도 yolov5s.pt로 실행되는 문제도 있습니다.)
안녕하세요! YOLOv5s를 이용한 번호판 탐지 프로젝트를 라즈베리파이4에서 진행하시는군요. 윈도우 환경에서 학습시킨 모델(best.pt)을 라즈베리파이로 옮겨 실행하시는 과정에서 발생한 문제로 보여집니다. 특히, NotImplementedError: cannot instantiate 'WindowsPath' on your system 오류와 관련하여 문제를 해결하고자 하시는 것 같습니다. 또한, 모델 파일을 배열 형태로 실행할 때 발생하는 문제와 윈도우에서 생성한 .pt 파일의 호환성 문제에 대해서도 언급하셨네요.
이 문제는 주로 파일 경로를 다루는 방식에서 발생합니다. 윈도우에서는 경로가 WindowsPath 객체로 표현되는 반면, 리눅스 기반 시스템(라즈베리파이의 경우 대부분 리눅스 기반)에서는 PosixPath 객체로 표현됩니다. PyTorch 모델을 로드할 때 이러한 경로 객체가 올바르게 처리되지 않아 발생하는 문제일 수 있습니다.
경로 문자열 사용: 모델을 로드할 때 파일 경로를 문자열로 명시적으로 지정해보세요. PyTorch는 내부적으로 문자열 경로를 적절히 처리할 수 있습니다.
Pathlib 사용 시 호환성 보장: 코드 내에서 pathlib.Path를 사용하여 경로를 다루는 경우, 경로를 문자열로 변환하여 PyTorch 함수에 전달합니다.
아래는 모델을 로드하는 간단한 예시 코드입니다:
import torch
from pathlib import Path
# 모델 경로를 문자열로 변환하여 로드
model_path = str(Path("best.pt"))
model = torch.load(model_path)
# 또는 직접 문자열로 경로 지정
model = torch.load("best.pt")
이 방법을 통해 NotImplementedError 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 윈도우에서 학습된 모델 파일(.pt)은 리눅스 시스템에서도 호환되어야 합니다. PyTorch 모델 파일은 크로스 플랫폼 호환성을 지니고 있기 때문에, 파일 자체에 문제가 없다면 리눅스 시스템에서도 잘 작동해야 합니다.
PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼은 모델 로딩, 저장 및 호환성에 대한 더 많은 정보를 제공합니다. 아래 링크에서 유용한 정보를 찾아보실 수 있습니다:
위의 가이드를 통해 모델을 올바르게 로드하고 실행하는 방법에 대해 더 자세히 알아보실 수 있습니다. 문제가 지속되거나 다른 문제가 발생한다면, 추가적인 정보와 함께 질문을 남겨주세요. 도움을 드릴 수 있어 기쁩니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! YOLOv5를 라즈베리파이에서 사용하려고 하시는군요. 모델 학습과 배포 과정에서 겪으신 어려움을 이해합니다.
질문 내용을 정리해 보면, 윈도우 환경에서 YOLOv5s 모델을 학습시켜 생성한 best.pt 파일을 라즈베리파이로 옮겨 실행했을 때 'WindowsPath' 관련 에러가 발생한 상황이네요. 또한 detect.py에서 PATH 설정을 해도 의도한 대로 실행되지 않는 문제도 있다고 하셨습니다.
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다:
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
python detect.py --weights /path/to/best.pt --source 0 # webcam
img.jpg # image
vid.mp4 # video
path/ # directory
'path/*.jpg' # glob
'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
자세한 내용은 아래 링크를 참고해 보시기 바랍니다:
제 답변이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 만약 궁금한 점이 더 있다면 추가 정보와 함께 새로운 질문을 남겨주세요. 제가 제안한 내용이 정확하지 않을 수도 있으니 참고만 해주시면 감사하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! YOLOv5s를 이용한 번호판 탐지를 라즈베리파이4에서 시도하시다가 발생한 문제에 대해 공감합니다. 요약해보면, 윈도우 환경에서 학습시킨 모델을 라즈베리파이에서 실행하려고 할 때 NotImplementedError: cannot instantiate 'WindowsPath' on your system 오류가 발생하는 상황이네요. 또한, detect.py에서 경로 설정 문제로 인해 yolov5s.pt로 실행되는 문제도 겪고 계신 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 단계를 제안드리겠습니다.
WindowsPath 오류는 경로 설정이 윈도우 스타일로 되어 있어서 발생하는 문제입니다. 이를 해결하기 위해 경로를 Unix 스타일로 변경해야 합니다.detect.py 파일을 열고, 경로 설정 부분을 확인합니다. 경로를 Unix 스타일로 변경합니다.# 기존 경로 설정 (Windows 스타일)
# model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
# 변경된 경로 설정 (Unix 스타일)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='./best.pt')
detect.py에서 yolov5s.pt가 아닌 best.pt를 사용하도록 경로를 명확히 설정합니다.# detect.py에서 모델 경로 설정 부분
weights = './best.pt' # 또는 절대 경로를 사용해도 됩니다.
# 필요한 패키지 설치
pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python-headless
pip install pyyaml
import torch
from pathlib import Path
# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=Path('./best.pt'))
# 이미지 경로 설정
img_path = Path('./data/images/sample.jpg')
# 추론 실행
results = model(img_path)
# 결과 출력
results.show()
위의 단계를 따라 하시면 경로 문제와 모델 파일 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 추가로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다.
혹시 더 궁금한 사항이 있거나 추가적인 문제가 발생하면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다양한 방법을 시도해 보시길 권장드립니다. 화이팅입니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, hong_o님. YOLOv5s를 라즈베리파이 4에 구현하려 하다가 문제가 발생하셨다고 하시네요. 문제 상황을 간략히 요약하자면, 다음과 같습니다.
이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안해 드리겠습니다.
python -c 'import torch, torchvision'
python -c 'import yolov5'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', path='yolov5s.pt')
여기서 'yolov5s.pt'는 모델 파일의 경로입니다. 이 경로가 라즈베리 파이 4에서 올바른지 확인하세요.
모델 호환성 확인: 윈도우 시스템에서 훈련한 모델이 라즈베리 파이 4에서 호환되는지 확인하세요. PyTorch 버전과 YOLOv5 버전이 양쪽 시스템에서 동일한지 확인하세요.
커스텀 모델 실행: detect.py에서 커스텀 best.pt 모델을 실행하려면 다음 코드를 사용하세요.
model = torch.load('best.pt')
여기서 'best.pt'는 커스텀 모델 파일의 경로입니다.
문제가 지속되면 더 자세한 정보를 제공해 주시면 추가로 도움을 드릴 수 있습니다. 제가 제안한 방법이 도움이 되셨길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!