물체 인식 준비 (환경 구축)

처음 뵙겠습니다. 이번은 1개월간의 물체 검출 학습으로 얻은 것을 정리하고 싶습니다.

먼저 사용하는 도구, 샘플 코드입니다.

YOLOv5

labelImg

roboflow

google colaboratory

거의 이것만 사용합니다.

PC 사양

MacBook Pro 13-inch, 2019

메모리 8GB

프로세서 1.4 GHz 쿼드 코어 Intel Core i5

처음 쓰므로, 그 밖에 무엇의 스펙 쓰면 좋을지 모르기 때문에 투고할 때에 올리면 좋은 것이 있으면 가르쳐 주셨으면 합니다.

우선, 환경 구축을 실시해 갑니다.

yolov5 github
htps : // 기주 b. 이 m / u lt et al. ly cs / yo v5
이 URL에서 소스 코드를 설치합니다.

페이지로 이동하면

이 화면이 표시된다고 생각합니다.

오른쪽 상단의 녹색 "코드"를 클릭하고 "download zip"에서
zip 파일을 다운로드합니다.　



다운로드가 완료되면 zip 파일을 확장합니다.

그러면 다음과 같은 것을 할 수 있다고 생각합니다.



여기에서 README.md를 사용합니다.

터미널을 엽니다.

yolov5를 다운로드한 경로로 이동합니다.

이 경우는, 디렉토리의 이동시키지 않고 그대로 실시합니다.

먼저 자신의 위치를 ​​확인하기 위해 list segments를합니다.

터미널

ls

글쎄, 실제로 다운로드 파일을 어디에 넣어도 괜찮습니다.

터미널

cd Downloads

에서 다운로드 폴더로 이동합니다.

터미널

cd yolov5-master

아마 폴더 이름이 yolov5-master라고 생각하기 때문에 거기로 이동합니다.

그렇다면 README.md에 쓰여진대로 작동합니다.

터미널

pip install -r requirements.txt

설치가 시작됩니다.

pip에서 오류가 발생하면 pip3에서 시도해보십시오.

그런 다음 labelImg를 설치합니다.

labelImg의 github로 날아갑니다.
htps : // 기주 b. 코 m / t 즈타 ぃ / ぁ ぃ

아래로 스크롤하면 셋업 방법이 실려 있습니다.

yolov5와 마찬가지로 codezip을 다운로드합니다.

다운로드가 완료되면 배포합니다.

터미널

cd ..

아까, yolov5-master 디렉토리에 있었기 때문에 이동합니다.

터미널

cd labelImg-master

이동하면 labelImg를 설치합니다.

터미널

brew install qt  # Install qt-5.x.x by Homebrew
brew install libxml2 
or using pip
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip

make qt5py3
python3 labelImg.py

설치가 시작됩니다.



이 화면이 나오면 성공입니다.

이것으로 제1단계의 환경 구축은 완료입니다.

Part2에서 google colaboratry에 대해 설명합니다.

읽어 주셔서 감사합니다!