[Yolo] YOLO v5 튜토리얼 1.설치

기본적으로 Anaconda 가상환경을 사용할 줄 알고, git에 대한 기초적인 기식이 있다는 가정하에 튜토리얼 진행 

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1. 설치 및 환경 설정

1) 새로운 가상환경 생성

python 3.7 이상의 가상환경을 생성한 후, 가상환경을 활성화 시킨다.

conda create -n YOLOv5 python=3.8
conda activate YOLOv5

2) YOLO v5 git clone

YOLO v5 공식 깃허브 주소에 접속해서, 공식 레포지토리를 로컬에 git clone 해온다.

그 후 pip install -r requirements.txt 명령어로 필수 라이브러리 설치

https://github.com/ultralytics/yolov5

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

3) ipykernel 설치 및 연결

 

python -m ipykernel install --user --name <가상환경 이름> --display-name <커널 이름> 

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name YOLOv5 --display-name YOLOv5

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2. tutorial 파일 실행

yolov5 폴더내 에 tutorial.ipynb 파일을 열고 실행시켜본다.

 

1. Inference 셀의 아래셀의 실행결과 

!python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images
display.Image(filename='runs/detect/exp/zidane.jpg', width=600)

아래의 사진이 나오면 정상적으로 실행 성공이다.