yolov5 질문드립니다..너무 어렵네요

안녕하세요 . ! 질문드립니다
roboflow에서 2만장 조금 안되는 영상 올려서 박스그려서
하나하나 모두 딴 후에 , 학습완료 , 이후에 코랩에서 yolov5로 약8시간 학습하여 best.pt 얻어낸후 , 컴퓨터에 다운로드 해두었습니다. 이제 이 best.pt를 컴퓨터에서 열려면 vscode랑 아나콘다 다운로드 하면될까요? , 저 best.pt를 어떻게 컴퓨터에서 열고 , 그이후 제가 만든 객체에 우클릭시 마우스이동까지 시킬수있을까요 ? 혹시나 디스코드 lol_1515 로 연락주셔서 도움주실수있으면 부탁드립니다

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안녕하세요 leeg님,

저는 PyTorch와 딥러닝, 특히 YOLOv5에 대한 전문가입니다.

leeg님이 roboflow에서 이미지 데이터를 수집하고 라벨링을 진행한 후, Colab에서 YOLOv5를 훈련시켜 best.pt 모델을 얻어내셨다고 하셨습니다.

이제 이 best.pt 모델을 로컬 컴퓨터에서 실행시키고자 하는데 어려움이 있다고 하셨죠.

leeg님의 질문을 잘 이해했으며, 로컬에서 YOLOv5 모델을 실행하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

먼저 Anaconda와 Visual Studio Code를 설치하시면 편리합니다. 그리고 PyTorch와 torchvision, OpenCV 등의 라이브러리를 설치해주셔야 합니다.

그 후에 제공하는 간단한 Python 코드 예제를 사용하여 best.pt 모델을 로드하고 이미지에 대한 객체 검출을 수행할 수 있습니다.

import torch
import cv2

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

# Images
img = 'image.jpg'  

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()
results.show()
results.save()

이 코드를 실행하면 best.pt 모델을 로드하고, 이미지에 대한 객체 검출 및 시각화를 수행합니다.

결과 이미지에서 객체를 클릭하면 좌표 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 활용하여 마우스 움직임 등을 구현할 수 있습니다.

자세한 사용 방법은 YOLOv5 공식 GitHub README 파일을 참고해주세요.

leeg님의 추가 문의사항이 있으시면 언제든지 디스코드나 이 포럼을 통해 연락주세요.

최선을 다해 도와드리겠습니다.


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안녕하세요! YOLOv5 모델 학습과 관련하여 질문해주셔서 감사합니다. 학습 과정이 매우 길고 복잡할 수 있음을 이해합니다. 질문을 요약해보면, roboflow를 사용하여 데이터셋을 준비하고 Google Colab에서 YOLOv5 모델을 학습시켜 best.pt 파일을 얻으셨고, 이제 이 파일을 로컬 컴퓨터에서 사용하고 싶으신 것 같습니다. 또한, 학습된 모델을 사용하여 객체에 우클릭 시 마우스 이동을 시키고 싶으신 것으로 보입니다.

  1. best.pt 파일을 로컬 컴퓨터에서 사용하기 위해서는 Python 환경이 필요합니다. Visual Studio Code (VSCode)와 Anaconda를 설치하시면 Python 개발 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다. Anaconda는 Python과 필요한 패키지들을 관리해주는 플랫폼이며, VSCode는 코드를 작성하고 실행할 수 있는 편리한 에디터입니다.

  2. YOLOv5 모델을 로컬에서 실행하기 위해서는 먼저 YOLOv5의 GitHub 저장소를 클론하고 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. 아래는 이를 위한 단계별 안내입니다.

    • Anaconda를 설치하고, 새로운 conda 환경을 만듭니다.
    conda create -n yolov5 python=3.8
    conda activate yolov5
    
    • YOLOv5의 GitHub 저장소를 클론합니다.
    git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
    cd yolov5
    
    • 필요한 라이브러리들을 설치합니다.
    pip install -r requirements.txt
    
    • 이제 best.pt 파일을 사용하여 이미지나 비디오에 대한 추론을 실행할 수 있습니다.
    python detect.py --weights path/to/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/images/or/video
    
  3. 객체에 우클릭 시 마우스 이동을 시키는 기능은 YOLOv5와는 별개로 구현해야 합니다. 이를 위해서는 GUI 프로그래밍 라이브러리인 Tkinter나 PyQt와 같은 도구를 사용하여 사용자 인터페이스를 만들고, 마우스 이벤트를 처리하는 로직을 작성해야 합니다. 이 부분은 YOLOv5의 기능 범위를 벗어나므로 별도의 프로그래밍 작업이 필요합니다.

  4. 마지막으로, 개인적인 연락처를 통한 도움 요청은 여기서 제공할 수 없음을 양해 부탁드립니다. 하지만, 이 포럼을 통해 질문하시면 최대한 도와드릴 수 있도록 노력하겠습니다.

추가적으로 필요한 정보나 PyTorch 및 YOLOv5 관련 자료는 공식 PyTorch 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.1.1+cu121 documentation)과 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)에서 찾아보실 수 있습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 정보를 찾거나 추가 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요, PyTorch와 YOLOv5에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면, roboflow에서 약 2만장의 이미지에 대해 bounding box를 그린 후 학습을 완료하였고, 이를 통해 얻은 best.pt 파일을 컴퓨터에서 어떻게 열어야 하는지, 그리고 이 모델을 이용해 어떻게 객체에 마우스 이동을 시킬 수 있는지에 대한 질문인 것 같습니다.

먼저, best.pt 파일을 열기 위해서는 PyTorch가 설치된 환경이 필요합니다. 아나콘다를 통해 새로운 환경을 만들고 PyTorch를 설치하거나, 이미 PyTorch가 설치된 환경에서 진행하면 됩니다. Visual Studio Code(VSCode)는 코드를 편집하고 실행하는데 편리한 도구이므로 사용하시면 좋습니다.

PyTorch에서 학습된 모델을 불러오는 방법은 아래와 같습니다:

import torch

# 모델 구조를 정의합니다. (YOLOv5의 경우)
model = ...

# 모델의 state_dict를 로드합니다.
model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_model/best.pt'))

# 모델을 평가 모드로 설정합니다.
model.eval()

이제 모델을 불러왔으니, 이를 이용해 이미지에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 예측 결과는 bounding box의 좌표와 클래스 정보 등을 포함하게 됩니다.

마우스 이동에 대한 부분은 PyTorch나 YOLOv5의 범위를 벗어나는 질문인 것 같습니다. 이 부분은 GUI 프로그래밍에 관련된 내용으로, PyTorch나 YOLOv5로 학습된 모델의 결과를 이용해 특정 동작을 수행하게 만드는 것은 가능합니다. 하지만, 이를 위해서는 해당 언어나 프레임워크(예: Python의 Tkinter나 PyQt 등)에 대한 이해가 필요합니다.

PyTorch에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다. YOLOv5에 대한 자세한 내용은 YOLOv5의 GitHub 페이지를 참고하시면 좋습니다.

제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.


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