(딥 러닝)yolov5모델 실행시키기

필요 사항

-pc + Nvidia Graphic Card 

 

-python > 3.6(3.6 이상의 버전)

 

-pycharm(커뮤니티 버전으로)

https://www.jetbrains.com/pycharm/

PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains

-yolov5

https://github.com/ultralytics/yolov5

GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

-Nvidia CUDA/CUDNN

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDA Toolkit - Free Tools and Training

https://developer.nvidia.com/cudnn

CUDA Deep Neural Network

 

 

 

설치 후 순서

파이참을 켜서 github에서 다운받은 yolov5 압축 풀고 열기

 

가상환경 생성

위치는 yolov5프로젝트 폴더 안으로 설정 했다.

1.cmd - cd 명령어로 yolov5가 있는 폴더로 들어감 

2.python -m venv 가상환경이름  => 가상환경을 만들어준다.(yolov5_test로 만들어 줌)

3.cd 가상환경이름\Scripts => 가상환경폴더의 Scripts폴더로 들어간다.

4.activate명령어로 가상환경으로 들어간다.

5.파이참 환경에서 인터프린터 설정

 

인터프린터 설정 후 터미널에서 다음과 같은 오류가 뜬다면 다음링크를 참조해서 해결

https://gaesae.com/189

윈도우10 파워쉘 스크립트 실행 시 UnauthorizedAccess 에러 조치 하기

 

가상환경이 연결된 것을 확인

5.그 다음 yolov5프로 젝트 폴더에서 필요한 라이브러리들이 담긴 requirements.txt파일을 찾고 터미널을 이용해 파일이 있는 폴더로 이동 후 pip install -r requirements.txt 명령어 실행(실행 전 python.exe -m pip install --upgrade pip명령어 입력)

아래 표시한 두 부분을 지우고 실행!

설치 확인

6.이제 yolov5모델이 동작하는지 확인한다. 

본인은 유튜브 영상을 yolov5모델로 실행시켰다.

터미널에 다음 명령어 실행

python detect.py --source 유튜브 영상 링크

사진으로 yolov5를 실행시켜 보고 싶으면

python detect.py --source 저장한 이미지경로

위의 명령어를 실행하면 바운딩박스가 그려진 사진이 프로젝트 폴더의 runs -> detect -> exp폴더에 저장된 것을 확인할 수 있다.

 

본인의 웹캠을 연결시켜보고 싶다면  

python detect.py --source 0  명령어

 

 

 

 

참고 링크

 

https://www.youtube.com/watch?v=AAYswMNyooY 

 

 

https://wandb.ai/wandb_fc/korean/reports/Windows-YOLOv5---VmlldzoxODc3MjE1

Windows에서의 YOLOv5 객체 검출(단계별 튜토리얼)