[YOLOv5]Colab Tutorial을 이용하여 학습 및 Inference시키기 1.

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2022-08-20 기준 Colab에서 YOLOv5를 이용한 기본적 학습 방법입니다.

따로 코딩을 하지 않고 YOLOv5 Tutorial.ipynb을 이용 및 수정하여 진행할 예정입니다.

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1. YOLOv5 Tutorial 

1.1 YOLOv5 공식 Git-Hub 방문

아래 주소의 공식 YOLOv5 깃허브 주소를 방문합니다.

https://github.com/ultralytics/yolov5

 

1.2 tutorial.ipynb Colab으로 실행

위의 사진에 표시된 tutorial.ipynb 파일을 클릭합니다.

이후 표시된 Open in Colab을 클릭하여 Colab으로 실행시킵니다.

 

1.3 Colab환경세팅

먼저 위에 보이는 Setup 셀을 실행시켜 Colab 환경에 YOLOv5 모델을 다운받습니다.

좌측에 폴더 표시를 열었을때 위의 사진과 같이 yolov5 폴더가 있으면 잘 받아진 것입니다.

1.4 예제사진으로 제대로 가동하는지 여부 확인

이후 Detect 셀의 두번째 셀의 주석을 풀고 실행시킵니다.

위와 같이 셀안에 바운딩박스가 쳐진 지단의 예제사진이 뜬다면 성공한 것입니다.

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추가 정보

- 마지막 inference 셀 코드 의미 

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

!python detect.py : detect.py 파일을 실행
--weights : 사용할 모델 가중치
--img : 이미지 크기
--conf : threshold
--source : 모델을 돌릴 사진이 되는 있는 위치

display.Image : 이미지를 보여라
- filename : 보여줄 이미지

- 다른 사진으로 inference하기

1) 아래 사진의 images 란에 내가 모델에 넣고 싶은 사진을 업로드 한다.

2) 아래 코드 실행

!python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images

3) 아래 사진의 detect 폴더의 마지막 exp 폴더에서 결과 사진을 확인한다.