how to use yolov5

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YOLOv5 사용법

YOLOv5는 실시간 객체 탐지 모델로써 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 이 포스팅에서는 YOLOv5 모델을 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

YOLOv5 설치

YOLOv5를 사용하기 위해서는 우선 컴퓨터에 Python과 PyTorch가 설치되어 있어야 합니다. 설치되어 있지 않다면 아래의 단계를 따라 설치를 진행해주세요.

  1. Python 설치: Python 공식 사이트에서 Python 버전 3.7 이상을 다운로드하여 설치합니다.
  2. PyTorch 설치: PyTorch 공식 사이트에서 사용하는 운영체제 및 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 설치합니다.

pip install torch torchvision

  1. YOLOv5 깃허브 클론: 터미널 또는 명령 프롬프트에서 아래의 명령어를 실행하여 YOLOv5 깃허브 저장소를 클론합니다.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

YOLOv5 사용하기

YOLOv5를 사용하여 객체를 탐지하려면 아래의 단계를 따라 진행합니다.

  1. 데이터 준비: 먼저, 탐지하고자 하는 객체에 해당하는 이미지 데이터셋을 구성해야 합니다. 이는 주어진 응용 분야에 따라 달라질 수 있습니다.
  2. 학습: train.py 스크립트를 사용하여 YOLOv5를 학습시킬 수 있습니다. 적절한 설정 파일(.yaml)과 데이터셋을 지정하여 학습을 진행합니다.

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

  1. 추론: 학습된 YOLOv5 모델을 사용하여 이미지나 비디오에서 객체를 탐지할 수 있습니다. 아래의 예시는 이미지에서 객체를 탐지하는 방법을 보여줍니다.

“`python
import torch
from PIL import Image

모델 로드

model = torch.hub.load(‘ultralytics/yolov5’, ‘custom’, path=’path/to/best.pt’)

이미지 로드

image = Image.open(‘path/to/image.jpg’)

추론

results = model(image)

결과 출력

results.show()
“`

결론

이제 여러분은 YOLOv5를 설치하고 사용하는 방법을 알게 되었습니다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 실시간 객체 탐지를 수행할 수 있게 되었습니다.