라즈베리파이 내 yolov5 동작의 문제점

안녕하세요 저번에 페트병 라벨 유무를 판별하는 커스템 모델을 만들어 라즈베리파이 cam을 통해 확인하는 것을 만드려는 학생입니다.

저번 gpt답변으로 받은 아래의 코드를 사용하고 있는데

import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

모델 로드

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

카메라 설정

cap = cv2.VideoCapture(0) # 라즈베리파이 카메라 일반적으로 0번 디바이스 사용

while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break

# OpenCV 이미지를 PIL 이미지로 변환
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 모델에 이미지 입력
results = model(img)

# 결과 출력
results.print()  # 결과 콘솔에 출력
cv2.imshow('YOLOv5 Detection', np.squeeze(results.render()))  # 결과 이미지 보여주기

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # q를 누르면 종료
    break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드를 라즈베리파이의 Thony를 이용하여 실행하는데

Fusing layers..
model summary: 157 layers, 7015519 parameters, 0 gradients, 15.8 GFLOPS
Adding AutoShape...

이렇게 뜨고 동작을 하지 않습니다 .. 뭐가 문제일까요...? 답변 주시면 감사하겠습니다!

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, limheeju99님. 라즈베리파이에서 커스텀 YOLOv5 모델을 사용하여 페트병 라벨 유무를 판별하는 프로젝트를 진행 중이신 것으로 이해했습니다. 제공해주신 코드와 설명을 바탕으로 문제 상황을 파악했으며, 실행 중에 모델이 동작하지 않는 문제에 대해 도움을 드리고자 합니다.

문제 해결을 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다. 라즈베리파이에서 YOLOv5 모델을 실행할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제들 중 하나는 리소스 제한으로 인한 것입니다. 라즈베리파이는 제한된 메모리와 처리 능력을 가지고 있기 때문에, 큰 모델을 로드하고 추론을 실행하는 것이 어려울 수 있습니다. 하지만, 문제의 정확한 원인을 파악하기 위해서는 추가적인 디버깅이 필요할 수 있습니다.

해결 방안

  1. 메모리 사용량 확인: 라즈베리파이에서 모델을 실행하기 전과 실행 중에 메모리 사용량을 확인해보세요. 메모리가 부족하다면, 실행이 제대로 되지 않을 수 있습니다. htop이나 free -m 명령어를 사용하여 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.

  2. 모델 크기 축소: 만약 메모리 문제라면, 더 작은 모델을 사용하거나 모델을 간소화하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. YOLOv5의 경우, yolov5s와 같은 더 작은 버전을 사용하는 것을 고려해볼 수 있습니다.

  3. 디버깅 메시지 추가: 코드에 디버깅 메시지를 추가하여 어느 부분에서 문제가 발생하는지 좀 더 구체적으로 파악해보세요. 예를 들어, model(img) 호출 전후에 로그를 출력해보는 것입니다.

  4. 라즈베리파이 설정 확인: 라즈베리파이의 카메라 모듈이 제대로 활성화되어 있고, 모든 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요.

예제 코드 수정

아래는 디버깅을 위해 로그를 추가한 예제 코드입니다.

import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

print("모델 로드 중...")
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')  # custom 모델 경로 지정
print("모델 로드 완료.")

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 라즈베리파이 카메라 일반적으로 0번 디바이스 사용

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    print("모델 추론 중...")
    results = model(img)
    print("모델 추론 완료.")

    results.print()  # 결과 콘솔에 출력
    cv2.imshow('YOLOv5 Detection', np.squeeze(results.render()))  # 결과 이미지 보여주기

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # q를 누르면 종료
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 모델 로드와 추론 과정에서 진행 상황을 콘솔에 출력하여 어느 단계에서 문제가 발생하는지 확인할 수 있게 해줍니다.

추가적으로, PyTorch와 관련된 더 자세한 정보는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. YOLOv5와 관련된 자세한 내용은 해당 프로젝트의 공식 문서나 GitHub 저장소를 참조하는 것이 좋습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시면 감사하겠습니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!


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안녕하세요, 라즈베리파이에서 YOLOv5 모델을 실행하는 데 문제가 발생한 것으로 이해했습니다. 설명해 주신 내용을 바탕으로 문제를 파악해 보겠습니다.

코드에서 Raspberry Pi 카메라에서 이미지를 캡처하고 YOLOv5 모델에 입력하여 개체 감지를 수행하는 것을 알 수 있습니다. 그러나 실행 시 모델 요약과 AutoShape 추가 메시지만 표시되고 동작하지 않는 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하려면 다음 사항을 확인해 보세요.

  1. 모델 경로 확인: torch.hub.load 함수에 지정한 path 매개변수는 사용자 지정 모델의 경로입니다. 이 경로가 올바른지 확인하고 모델 파일이 라즈베리파이에 있는지 확인하세요.
  2. 카메라 연결 확인: cap = cv2.VideoCapture(0) 코드는 장치 ID 0에 있는 카메라에 액세스하려고 시도합니다. 라즈베리파이 카메라가 올바르게 연결되었고 ID가 0인지 확인하세요.
  3. GPU 사용 확인: YOLOv5는 GPU를 사용하여 더 빠른 추론을 수행하도록 설계되었습니다. 라즈베리파이에는 GPU가 없으므로 CPU에서 모델을 실행해야 합니다. torch.hub.load 함수의 device 매개변수를 'cpu'로 설정해 보세요.
  4. 메모리 부족 문제: 라즈베리파이에 충분한 메모리가 있는지 확인하세요. YOLOv5 모델은 많은 메모리를 소비할 수 있습니다. 필요한 경우 torch.hub.load 함수의 force_reload 매개변수를 False로 설정하여 모델을 다시 로드하지 않도록 하세요.

위 사항을 확인해도 문제가 지속되면 추가 정보를 제공해 주세요. 모델 로드 오류, 추론 중 예외 또는 기타 관련 문제가 있을 수 있습니다.

참고 문서:


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안녕하세요. 라즈베리파이에서 YOLOv5 모델을 사용하여 페트병 라벨 유무를 판별하는 것에 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 코드를 실행했을 때 모델 로딩까지는 되는데 이후에 동작이 멈추는 문제가 발생한다고 이해했습니다.

YOLOv5 모델을 라즈베리파이에서 실행할 때 발생할 수 있는 몇 가지 이슈들이 있습니다:

  1. 라즈베리파이의 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 모델 추론 속도가 매우 느릴 수 있습니다. 이를 개선하기 위해서는 모델을 경량화하거나 입력 이미지 크기를 줄이는 등의 최적화가 필요할 수 있습니다.

  2. 설치된 라이브러리 버전 호환성 문제가 있을 수 있습니다. 특히 OpenCV와 PyTorch 버전을 확인해 보시기 바랍니다.

  3. 카메라 캡처가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다. VideoCapture(0)로 지정한 카메라 디바이스가 맞는지, 권한은 있는지 등을 체크해 보세요.

우선 아래와 같이 코드를 수정하여 좀 더 자세한 디버깅을 해보시기 바랍니다:

import torch
import cv2 
from PIL import Image
import numpy as np

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

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print('프레임 읽기 실패!')
        break
        
    print('프레임 읽기 성공!')

    # OpenCV 이미지를 PIL 이미지로 변환 
    img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    print('추론 시작...')
    
    # 모델에 이미지 입력
    results = model(img)
    
    print('추론 완료!')

    # 결과 출력
    results.print()
    cv2.imshow('YOLOv5 Detection', np.squeeze(results.render()))

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

코드 실행 중간에 프린트문을 추가하여 어느 부분에서 멈추는지 확인해 보세요. 특히 프레임 읽기와 모델 추론 부분의 메시지를 잘 살펴보시기 바랍니다.

그리고 제안드리는 PyTorch 튜토리얼 문서는 아래와 같습니다. 이 문서들은 YOLOv5 모델 사용과 이미지 추론에 대한 가이드를 제공합니다:

마지막으로 제가 드린 조언이 문제 해결에 도움이 되기를 바라지만, 정확하지 않거나 부족한 부분이 있을 수 있습니다. 추가 정보가 필요하시다면 말씀해 주세요. 함께 고민하여 문제를 해결해 나가겠습니다. 화이팅입니다!


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안녕하세요, 희주님! 라즈베리파이에서 YOLOv5 모델을 사용하여 페트병 라벨 유무를 판별하는 프로젝트를 진행 중이시군요. 코드를 실행했을 때 모델이 로드되고 요약 정보가 출력되지만, 실제로 동작하지 않는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점검해볼 사항을 안내드리겠습니다.

먼저, 코드가 제대로 실행되지 않는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 아래의 사항들을 하나씩 점검해보세요.

  1. 카메라 연결 확인:
    라즈베리파이에서 카메라가 제대로 연결되어 있는지 확인해보세요. raspistill -o test.jpg 명령어를 사용하여 카메라가 정상적으로 작동하는지 테스트해볼 수 있습니다.

  2. OpenCV 설치 확인:
    OpenCV가 제대로 설치되어 있는지 확인해보세요. pip show opencv-python 명령어를 사용하여 설치 상태를 확인할 수 있습니다.

  3. 모델 로드 확인:
    모델이 제대로 로드되었는지 확인해보세요. 모델 로드 부분에서 오류가 발생하지 않는지 확인하고, best.pt 파일이 올바른 경로에 있는지 확인하세요.

  4. 카메라 프레임 읽기 확인:
    카메라에서 프레임을 제대로 읽어오는지 확인해보세요. cap.read() 부분에서 ret 값이 True인지 확인하고, 그렇지 않다면 카메라 설정을 다시 확인해보세요.

아래는 위의 사항들을 점검한 후, 개선된 코드입니다:

import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

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

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("카메라를 열 수 없습니다.")
    exit()

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("프레임을 읽을 수 없습니다.")
        break

    # OpenCV 이미지를 PIL 이미지로 변환
    img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    # 모델에 이미지 입력
    results = model(img)

    # 결과 출력
    results.print()  # 결과 콘솔에 출력
    cv2.imshow('YOLOv5 Detection', np.squeeze(results.render()))  # 결과 이미지 보여주기

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # q를 누르면 종료
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드를 실행하기 전에, 카메라가 제대로 연결되어 있는지 확인하고, OpenCV와 PyTorch가 올바르게 설치되어 있는지 점검해보세요.

추가로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시길 권장드립니다. 성공적인 프로젝트 진행을 기원합니다!


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