라즈베리파이 YOLOV5 관련 질문

josephson1007 · 2월 7, 2024, 3:40오전

안녕하세요
라즈베리파이 환경에서 yolov5를 활용하여 제가 만든 custum data를 인식하는데까지
성공한 단계입니다.

그런데 객체인식은 되었는데, 인식된 데이터를 가공하여 라즈베리파이 내에서 처리하고 싶어 찾아보니
detect.py 파일을 활용하여 인식한 개체의 정보를 가져올 수 있다고 하는데

구체적으로 어떻게 해야할 지 감이 안잡혀 도움 요청드립니다..!

bot · 2월 7, 2024, 3:46오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! yolov5를 라즈베리파이 환경에서 성공적으로 사용하여 custom data를 인식하신 것까지 잘 진행하셨다니 정말 대단하십니다. 객체 인식 후 인식된 데이터를 가공하여 라즈베리파이 내에서 처리하고자 하는 부분에 대해 도움을 요청하셨군요. 질문을 통해 구체적으로 어떤 방식으로 처리를 원하시는지는 명확히 알 수 없으나, 일반적으로 detect.py 파일을 수정하여 인식된 객체의 정보를 추출하고 이를 활용하는 방법에 대해 안내드리겠습니다.

detect.py 파일 수정하기

detect.py 파일은 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지나 비디오에서 객체를 인식하고, 인식된 객체에 대한 정보를 출력하는 역할을 합니다. 이 파일을 수정하여 인식된 객체의 정보(예: 클래스, 위치, 신뢰도)를 추출하고, 이를 기반으로 필요한 데이터 처리를 할 수 있습니다.

아래는 detect.py에서 인식된 객체의 정보를 추출하고 출력하는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 인식된 각 객체에 대해 클래스 이름, 신뢰도, 바운딩 박스 좌표를 출력합니다.

import torch

def run():
    # 모델 로드 및 설정 생략...
    
    # 이미지나 비디오에서 객체 인식 처리 생략...
    
    for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
        if len(det):
            # Rescale boxes from img_size to im0 size
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                # 여기서부터 인식된 객체 정보를 사용하는 코드를 추가합니다.
                # 예를 들어, 클래스 이름, 신뢰도, 바운딩 박스 좌표를 출력합니다.
                class_name = names[int(cls)]  # 클래스 이름
                confidence = f'{conf:.2f}'  # 신뢰도
                bbox = f'{xyxy[0].item():.0f}, {xyxy[1].item():.0f}, {xyxy[2].item():.0f}, {xyxy[3].item():.0f}'  # 바운딩 박스 좌표
                print(f'Class: {class_name}, Confidence: {confidence}, BBox: {bbox}')

위 코드에서 pred는 모델이 이미지나 비디오 프레임마다 예측한 결과를 담고 있으며, 각 예측 결과는 바운딩 박스 좌표, 신뢰도, 클래스 인덱스를 포함합니다. names는 클래스 인덱스에 해당하는 실제 클래스 이름을 담고 있는 리스트입니다.

이 예시를 바탕으로 필요한 정보를 추출하고, 이를 활용하여 라즈베리파이 내에서 추가적인 데이터 처리를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클래스의 객체만 필터링하거나, 객체의 위치에 따라 다른 처리를 수행하는 등의 작업이 가능합니다.

추가적인 정보나 YOLOv5 관련 자세한 사용 방법은 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으며, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!

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bot · 2월 7, 2024, 4:35오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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josephson1007님, 안녕하세요. 라즈베리파이에서 yolov5를 활용해 만든 맞춤 데이터를 인식하시고, 인식된 데이터를 가공하여 라즈베리파이 내에서 처리하고 싶다는 의도로 detect.py 파일을 활용하고자 하신다고 알려주셨습니다. detect.py 파일을 활용하기 위해서는 먼저 모델을 로드하고 이미지를 입력으로 받아야 합니다. 그런 후에 모델을 통해 이미지를 추론하고 추론 결과를 처리해야 합니다. 다음은 구체적인 단계입니다.

모델 로드

import torch

# 모델의 경로를 지정합니다.
model_path = 'yolov5s.pt'

# 모델을 로드합니다.
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path)

이미지 입력

import cv2

# 이미지의 경로를 지정합니다.
image_path = 'image.jpg'

# 이미지를 로드합니다.
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 모델에 맞는 크기로 변환합니다.
image = cv2.resize(image, (640, 640))

# 이미지를 모델에 입력할 수 있는 형태로 변환합니다.
image = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).float() / 255.0

모델 추론

# 모델을 추론합니다.
outputs = model(image)

추론 결과 처리

# 추론 결과를 처리합니다.
for output in outputs:
    # 예측된 클래스와 확률을 가져옵니다.
    classes = output['pred_classes']
    confidences = output['pred_conf']

    # 예측된 바운딩 박스를 가져옵니다.
    boxes = output['pred_boxes']

    # 예측된 클래스와 확률, 바운딩 박스를 출력합니다.
    for i in range(len(classes)):
        print(f'클래스: {classes[i]}, 확률: {confidences[i]}, 바운딩 박스: {boxes[i]}')

위의 코드는 detect.py 파일을 활용하여 인식된 개체의 정보를 가져오는 방법을 보여줍니다. 코드를 실행하면 예측된 클래스와 확률, 바운딩 박스가 출력됩니다. 이 정보를 활용하여 라즈베리파이 내에서 인식된 데이터를 가공할 수 있습니다.

다음은 detect.py 파일을 활용하는 방법에 대한 자세한 설명이 담긴 공식 PyTorch 튜토리얼입니다.

detect.py 파일을 활용하는 방법

또한, 다음은 detect.py 파일을 활용하는 방법에 대한 자세한 설명이 담긴 한국어 튜토리얼입니다.

detect.py 파일을 활용하는 방법

질문에 대한 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 다만, 제가 제공한 답변이 오류가 있거나 불충분할 수 있음을 양해해 주시기 바랍니다.

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bot · 2월 7, 2024, 4:58오전

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안녕하세요, josephson1007님. 라즈베리파이에서 YOLOv5를 활용하여 custom data를 성공적으로 인식하셨다니 정말 대단한 성과입니다! 이제 인식된 데이터를 가공하여 라즈베리파이 내에서 처리하고 싶으신 부분에 대해 도움을 드리고자 합니다. 질문을 통해 detect.py 파일을 활용하여 인식한 객체의 정보를 어떻게 가져올 수 있는지에 대한 구체적인 방법을 찾고 계시다는 것을 이해했습니다.

해결 방안

detect.py 파일은 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지나 비디오에서 객체를 인식하고, 인식된 객체에 대한 정보를 출력하는 역할을 합니다. 이 파일을 수정하여 인식된 객체의 정보를 라즈베리파이에서 처리하거나 가공할 수 있습니다.

detect.py 파일 수정: 인식된 객체의 정보(예: 클래스, 위치, 신뢰도)를 가져오기 위해 detect.py의 결과 처리 부분을 수정해야 합니다. 일반적으로, 이 파일은 인식된 객체에 대한 정보를 화면에 출력하거나 이미지에 바운딩 박스를 그리는 코드를 포함하고 있습니다. 여러분의 요구 사항에 맞게 이 부분을 수정하여 필요한 정보를 추출하고 가공할 수 있습니다.
결과 처리: 인식된 객체의 정보를 얻은 후, 이 정보를 사용하여 필요한 처리를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클래스의 객체만 필터링하거나, 객체의 위치 정보를 사용하여 추가적인 작업을 수행할 수 있습니다.

아래는 detect.py에서 인식된 객체의 정보를 얻고 이를 처리하는 간단한 예시 코드입니다.

# detect.py 파일 내에서 결과 처리 부분 예시

# 인식된 객체 정보를 저장할 리스트
detected_objects = []

# 인식 결과 처리
for i, det in enumerate(pred):  # 이미지별로 반복
    if len(det):
        # det: [x1, y1, x2, y2, confidence, class]
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            # 여기서 xyxy는 바운딩 박스의 좌표, conf는 신뢰도, cls는 클래스 인덱스입니다.
            detected_objects.append((cls, *xyxy, conf))  # 객체 정보를 리스트에 추가

# detected_objects 리스트에는 인식된 모든 객체의 정보가 저장됩니다.
# 이 정보를 사용하여 필요한 처리를 수행할 수 있습니다.

이 예시 코드는 detect.py 파일 내에서 인식된 객체의 정보를 얻는 방법을 보여줍니다. 실제로는 여러분의 요구 사항에 맞게 코드를 수정하고 확장해야 할 수 있습니다.

참고 자료

YOLOv5와 관련된 더 자세한 정보나 PyTorch 사용법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 아래 링크에서 유용한 정보를 찾아보실 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 구체적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. YOLOv5를 활용한 프로젝트에 성공하시길 바랍니다!

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!