how to use yolo v7

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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

  1. 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

  1. 데이터 세트 준비

YOLO v7을 사용하기 위해 객체 감지에 필요한 데이터 세트를 준비해야합니다. 적절한 크기의 학습용 이미지와 해당 이미지의 레이블이 포함된 텍스트 파일이 필요합니다.

  1. 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

  1. 가중치 파일 다운로드

YOLO v7을 학습시키기 위해 필요한 가중치 파일을 다운로드해야합니다. 이 파일은 미리 학습된 가중치로, 개발자인 AlexeyAB의 GitHub 저장소에서 제공됩니다.

  1. 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.data는 데이터 세트 파일의 경로를 나타내며, yolov7.cfg는 설정 파일 경로를, yolov7.weights는 가중치 파일의 경로를 나타냅니다. -thresh 0.5는 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.