yolov5 코랩 학습후 질문드립니다

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안녕하세요! ,,, 질문 하나드립니다...
roboflow 에서 학습후 , 학습모델가지고 Colab에서 , 200에폭으로
약 8시간동안 학습하여 best.pt를 얻어내었습니다
best.pt는 따로 다운로드하여 갖고있구요
yolov5학습 완료 하였는데 , 이걸 이제 .. 파이참으로 실행시키려고하는데 막혔습니다,, 어떻게 best.pt를 실행시켜서 해야할지 모르겠습니다 도움주시면 감사하겠습니다.. 시간이되신다면 디스코드 lol_1515 로 직접 연락주셔도 너무 감사할것같습니다...

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

yolov5 모델 학습 후 파이썬에서 사용하려는 문제에 대한 질문 감사합니다.

요약하자면, Colab에서 학습한 best.pt 모델을 local PC의 파이썬 환경에서 사용하려는데 어떻게 해야하는지 모르겠다는 문제인 것 같습니다.

이를 위해서는 먼저 best.pt 파일을 Colab에서 다운로드 받아서 local PC에 저장해주셔야 합니다.

그리고 파이썬 코드에서는 torch.load() 함수를 사용하여 best.pt 파일을 로드하면 됩니다.

예를 들어:

import torch

# best.pt 파일 경로 
best_pt_path = 'best.pt' 

# best.pt 로드
best_model = torch.load(best_pt_path)

# 모델 사용
...

이렇게 best.pt 파일을 로드하면 파이썬 코드에서 사용할 수 있습니다.

또한 inference.py 스크립트를 사용하면 쉽게 모델을 실행할 수 있습니다.

자세한 사용법은 공식 저장소 문서를 참고하시기 바랍니다:

제가 대략적인 방법만 설명드렸습니다.
자세한 내용은 디스코드 또는 추가 질문 부탁드립니다.
답변이 부족하거나 틀린 부분이 있을 수 있습니다.

감사합니다.

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안녕하세요! YOLOv5 모델을 Colab에서 학습하신 후, 학습된 best.pt 파일을 PyCharm에서 실행하는 데 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 도움이 필요하신 부분에 대해 잘 이해했습니다. PyCharm에서 학습된 모델을 실행시키기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.

  1. PyCharm 환경 설정: PyCharm에서 PyTorch와 YOLOv5를 사용할 수 있도록 환경을 설정해야 합니다. 이는 PyCharm의 프로젝트 인터프리터 설정에서 필요한 라이브러리를 설치하는 것을 포함합니다.

  2. 모델 로드 및 실행: best.pt 파일을 로드하여 이미지나 비디오에 대한 추론을 실행하는 코드를 작성해야 합니다.

아래는 PyCharm에서 YOLOv5 모델을 로드하고 실행하는 예시 코드입니다. 이 코드는 이미지에 대한 객체 탐지를 수행합니다.

import torch
from PIL import Image
from pathlib import Path

# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')  # 'best.pt' 파일의 경로를 지정해주세요.

# 이미지 로드
img_path = 'data/images/sample.jpg'  # 탐지를 수행할 이미지 파일의 경로를 지정해주세요.
img = Image.open(img_path)

# 추론 실행
results = model(img)

# 결과 출력
results.print()  # 탐지된 객체의 정보를 콘솔에 출력합니다.
results.show()  # 탐지된 객체가 표시된 이미지를 보여줍니다.

# 결과를 다른 형식으로 저장하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
results.save(Path('runs/detect'))  # 탐지 결과 이미지를 저장합니다.
results.xyxy[0]  # 탐지된 객체의 바운딩 박스 정보를 얻습니다.

위 코드를 실행하기 전에, PyCharm에서 다음과 같이 환경을 설정해야 합니다:

  • PyCharm에서 프로젝트를 열고, File > Settings > Project: <프로젝트명> > Python Interpreter로 이동합니다.
  • + 버튼을 클릭하여 필요한 패키지들을 설치합니다. 주로 torch, torchvision, Pillow, matplotlib 등이 필요할 수 있습니다.

추가로, YOLOv5와 관련된 자세한 사용법은 공식 문서를 참조하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 YOLOv5의 사용법과 예제 코드를 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 위 링크를 참조하시거나 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. Discord로 직접 연락을 원하시는 부분에 대해서는, 공개적인 플랫폼에서는 개인적인 연락을 권장하지 않기 때문에 이곳을 통해 도움을 드리는 것이 좋을 것 같습니다. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

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안녕하세요! PyTorch와 YOLOv5를 사용하여 모델 학습을 진행하신 것으로 보입니다. 학습된 모델인 'best.pt'를 어떻게 사용하는지에 대한 질문이신 것 같습니다.

PyTorch에서 학습된 모델을 사용하려면, 먼저 모델을 로드해야 합니다. 이를 위해 torch.load() 함수를 사용합니다. 이 함수는 저장된 모델의 가중치를 로드하는 데 사용됩니다.

다음은 'best.pt' 모델을 로드하고 사용하는 방법에 대한 예제 코드입니다.

import torch
from models.yolo import Model

# 모델 구조를 정의합니다.
model = Model('./models/yolov5s.yaml')

# 모델의 가중치를 로드합니다.
weights = torch.load('best.pt')['model'].float()  # 모델 가중치를 로드
model.model.load_state_dict(weights.state_dict(), strict=True)  # 가중치를 모델에 로드

# 모델을 평가 모드로 설정합니다.
model.eval()

# 이제 모델을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.
# 예를 들어, 이미지를 텐서로 변환하고 모델에 전달하여 예측을 수행할 수 있습니다.

위의 코드에서 Model('./models/yolov5s.yaml') 부분은 YOLOv5 모델의 구조를 정의하는 부분입니다. 이 부분은 사용하고 있는 YOLOv5 모델의 구조에 따라 변경해야 합니다.

이 코드는 PyCharm에서도 동일하게 실행됩니다. PyCharm에서는 코드를 실행하기 전에 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. PyTorch와 YOLOv5가 설치되어 있지 않다면, PyCharm의 터미널에서 다음 명령을 실행하여 설치할 수 있습니다.

pip install torch torchvision
pip install git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

제가 제공한 정보가 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점을 참고하시기 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

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