소개

YOLOv5를 사용하여 물체 감지를 시도했습니다.
여기 를 참고로 했습니다(라고 하는지, 그 만마).

1. 개발 환경

Windows 10 + WSL2 (Ubuntu20.04)

Python 3.8.5

Torch 1.5.1

2. 설치

복제합니다.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

환경을 준비합니다.

python3 -m venv yolov5
cd yolov5
source ./bin/activate

라이브러리 등을 설치합니다.

우선, PyTorch.

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

requirements.txt에서 모두 설치합니다.

pip install -U -r requirements.txt

마지막으로 weight를 다운로드합니다.

./weights/download_weights.sh

3. 사용해 보기

다음을 실행하면 이미지 이미지 data/images/bus.jpg의 물체 감지가 수행됩니다.
결과는 runs/detect/exp*/에 저장됩니다. (*는 검출을 실시한 횟수)

python detect.py --source data/images/bus.jpg

근처의 교차로에서 촬영한 동영상도 물체 검출해 보았습니다.

python detect.py --source town.mp4

나름대로 검출할 수 있는 것 같습니다.

4. 사이고에

매우 손쉽게 물체 검출을 할 수 있습니다. 학습 방법도 실려 있어, 이쪽도 간단하게 할 수 있었습니다. 다른 버전의 yolo에 비해 가볍고 빠른 느낌.