YOLO v7 사용 방법
소개
YOLO v7는 실시간 객체 감지 알고리즘인 You Only Look Once의 7번째 버전입니다. YOLO v7은 다양한 객체를 빠르게 식별하는 데 사용되며, 인기 있는 딥 러닝 프레임워크인 Darknet을 기반으로 구축되었습니다. 이 포스팅에서는 YOLO v7을 설치하고 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
설치 및 설정
- YOLO v7과 Darknet 설치하기
가장 먼저, YOLO v7 및 Darknet을 설치해야합니다. 아래 명령어를 사용하여 Darknet을 다운로드하고 빌드하세요.
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make
- 데이터 세트 준비
YOLO v7을 사용하기 위해 객체 감지에 필요한 데이터 세트를 준비해야합니다. 적절한 크기의 학습용 이미지와 해당 이미지의 레이블이 포함된 텍스트 파일이 필요합니다.
- 설정 파일 수정
Darknet 폴더 내에 있는 yolov7.cfg
파일을 열고, 설정을 수정해야합니다. 주요 매개변수는 다음과 같습니다.
– batch
: 배치 크기 설정
– subdivisions
: 배치 크기 내의 작은 배치 크기 설정
– classes
: 사용할 객체 클래스 개수 설정
– filters
: (클래스 개수 + 5) * 3 을 설정
객체 감지 수행하기
- 가중치 파일 다운로드
YOLO v7을 학습시키기 위해 필요한 가중치 파일을 다운로드해야합니다. 이 파일은 미리 학습된 가중치로, 개발자인 AlexeyAB의 GitHub 저장소에서 제공됩니다.
- 객체 감지 실행
YOLO v7을 사용하여 객체를 감지하려면 다음 명령어를 실행하세요.
./darknet detector test data/obj.data yolov7.cfg yolov7.weights -thresh 0.5
위 명령어에서, data/obj.data
는 데이터 세트 파일의 경로를 나타내며, yolov7.cfg
는 설정 파일 경로를, yolov7.weights
는 가중치 파일의 경로를 나타냅니다. -thresh 0.5
는 Confidence 임계값을 설정하는 옵션입니다.
결론
위 단계를 따라하면 YOLO v7을 설치하고 사용하는 방법을 익힐 수 있습니다. YOLO v7을 사용하면 빠르고 정확한 객체 감지를 수행할 수 있습니다.