yolov7 으로 파이참에서
self.model = custom(path_or_model='모델명.pt') 로 hubconf.py 의 custom 함수를 불러와서 사용중인데, detect.py처럼 파라미터를 입력을못하나요?
어디서 iou-thres 같은값을 바꿀수잇죠?
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
YOLOv7의 경우, 공식적으로는 아직 존재하지 않으며, 여러 버전의 YOLOv7이 GitHub에서 찾을 수 있습니다. 그러나 질문에서 언급한 hubconf.py 파일과 custom 함수는 YOLOv5에서 찾을 수 있습니다. 따라서 YOLOv5를 기준으로 설명하겠습니다.
YOLOv5에서 iou-thres와 같은 파라미터를 변경하려면, detect.py 파일에서 해당 값을 변경하면 됩니다. 예를 들어, detect.py 파일에서 아래와 같이 iou-thres 값을 변경할 수 있습니다.
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
그러나 hubconf.py의 custom 함수를 사용하여 모델을 불러오는 경우, 이러한 파라미터를 직접 변경하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 경우, YOLOv5의 모듈을 직접 사용하여 NMS 및 기타 처리를 수행하는 것이 좋습니다.
예를 들어, 아래 코드는 YOLOv5 모델을 로드하고, 입력 이미지를 전처리한 후, 모델을 실행하고, 후처리를 수행하는 방법을 보여줍니다.
import torch
from models.yolo import Model
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression
# 모델 로드
model = Model('yolov5s.yaml', ch=3, nc=80) # 모델 구조 정의
model.load_state_dict(torch.load('yolov5s.pt')['model'])
model.eval()
# 입력 이미지 전처리
img = cv2.imread('input_image.jpg')
img = letterbox(img, new_shape=(640, 640))[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() # uint8 to fp16/32
img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
# 모델 실행
with torch.no_grad():
pred = model(img)
# 후처리 (NMS)
iou_thres = 0.45 # 변경하려는 IOU 임계값
conf_thres = 0.25 # 변경하려는 신뢰도 임계값
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)
이렇게 하면, iou-thres 및 기타 파라미터를 직접 변경하여 모델을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 YOLOv5의 공식 GitHub 저장소(GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite)를 참조하시기 바랍니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
hubconf.py 파일에서 custom() 함수를 사용하여 모델을 불러올 때, detect.py와 같이 파라미터를 직접 입력할 수 없습니다. 대신, custom() 함수 내부에서 모델을 초기화할 때 사용되는 yaml 파일을 수정하여 파라미터를 변경해야 합니다.
detect.py 파일에서 사용되는 파라미터 중 iou-thres는 yaml 파일에서 iou_threshold로 정의되어 있습니다. 따라서, iou-thres 값을 변경하려면 custom() 함수에서 사용되는 yaml 파일을 수정해야 합니다.
예를 들어, yolov7.yaml 파일에서 iou_threshold 값을 0.7에서 0.5로 변경하려면 다음과 같이 yolov7.yaml 파일을 수정합니다.
# yolov7.yaml 파일 내용 중 일부
test:
...
iou_threshold: 0.5 # iou_threshold 값을 0.5로 변경
...
그리고 custom() 함수에서 yaml 파일을 불러올 때, 수정한 yolov7.yaml 파일을 사용하도록 변경합니다.
import torch
from torchvision.models import detection
def custom(path_or_model, pretrained=False, channel=3, classes=80):
# yaml 파일 경로 설정
yaml_file = 'yolov7.yaml' # 수정한 yaml 파일 경로
# 모델 초기화
model = detection.__dict__[path_or_model](pretrained=pretrained, num_classes=classes, pretrained_backbone=pretrained)
# yaml 파일에서 파라미터 불러오기
with open(yaml_file) as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
test_data = data['test']
model.nc = test_data['nc']
model.arc = test_data['arc']
model.names = test_data['names']
model.stride = torch.tensor(model.stride)
return model
위와 같이 yaml 파일을 수정하고 custom() 함수에서 yaml 파일을 불러오면, iou-thres와 같은 파라미터 값을 변경할 수 있습니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
hubconf.py의 custom 함수에서 파라미터를 변경하려면, 해당 함수를 수정하거나 필요한 파라미터를 추가해야 합니다. iou-thres와 같은 값을 변경하려면, custom 함수에 해당 파라미터를 추가하고, 이를 사용하는 부분에서 값을 변경하면 됩니다.
예를 들어, hubconf.py의 custom 함수를 다음과 같이 수정할 수 있습니다.
def custom(path_or_model='모델명.pt', iou_thres=0.5, conf_thres=0.5, ...):
# ...
그런 다음, custom 함수를 호출할 때 원하는 값을 전달하면 됩니다.
self.model = custom(path_or_model='모델명.pt', iou_thres=0.6, conf_thres=0.6, ...)
detect.py에서 사용하는 iou-thres와 같은 값을 변경하려면, 해당 스크립트에서 값을 변경해야 합니다. detect.py에서 iou-thres 값을 변경하려면, 다음과 같이 수정할 수 있습니다.
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.6, help='IOU threshold for NMS') # 기본값을 0.6으로 변경
또는 스크립트를 실행할 때 명령 줄 인수로 값을 전달할 수도 있습니다.
python detect.py --iou-thres 0.6
이렇게 하면, 원하는 값으로 iou-thres 값을 변경할 수 있습니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
hubconf.py의 custom 함수에서 detect.py와 같은 파라미터를 사용하려면, 해당 함수에 필요한 파라미터를 추가해야 합니다. 예를 들어, iou-thres 값을 변경하려면 custom 함수에 파라미터를 추가하고, 해당 값을 사용하는 코드를 수정해야 합니다.
먼저, hubconf.py의 custom 함수에 iou_thres 파라미터를 추가합니다:
def custom(path_or_model='모델명.pt', iou_thres=0.5):
...
그런 다음, iou-thres 값을 사용하는 코드를 찾아서 해당 값을 사용하도록 변경합니다. 예를 들어, NMS(non-maximum suppression)를 적용하는 코드에서 iou-thres 값을 사용한다면, 해당 코드를 찾아 수정해야 합니다.
# NMS 적용 코드 예시
nms_boxes = non_max_suppression(boxes, confidences, iou_thres=iou_thres)
이제 custom 함수를 호출할 때 iou-thres 값을 변경할 수 있습니다.
self.model = custom(path_or_model='모델명.pt', iou_thres=0.6)
참고로, YOLOv7이 공식적으로 존재하지 않는 모델입니다. YOLOv5가 현재 가장 최신 버전입니다. YOLOv5를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 PyTorch YOLOv5 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!