python YOLOv5 사용방법

안녕하세요!

오늘은 Python YOLOv5 사용방법에 대해 알아보려고 해요. YOLOv5는 객체 탐지 분야에서 매우 유용한 도구로, 많은 사람들이 사용하고 있답니다. 그럼, 함께 YOLOv5를 설치하고 사용하는 방법을 자세히 살펴볼까요?

YOLOv5란?
YOLOv5는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지나 비디오에서 객체를 탐지하는 데에 사용하는 모델이에요. 이 모델은 빠르고 정확하게 여러 객체를 동시에 탐지할 수 있는 특징이 있으며, 다양한 환경에서 쉽게 사용할 수 있답니다.

필요한 환경 설정
먼저, YOLOv5를 사용하기 위해 필요한 환경을 설정할 거예요. Python이 설치되어 있어야 하고, 몇 가지 패키지도 설치해야 해요. 일반적으로는 다음과 같은 패키지들이 필요해요:

torch (PyTorch)
opencv-python
matplotlib
이 패키지들은 pip를 통해 간단하게 설치할 수 있어요:

bash
pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python matplotlib

YOLOv5 설치하기
이제 본격적으로 YOLOv5를 설치해볼게요. YOLOv5는 GitHub에서 쉽게 클론할 수 있어요. 터미널에서 다음 명령어를 입력하면 YOLOv5 폴더가 생성되고 필요한 파일들이 다운로드됩니다.

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

이렇게 하면 YOLOv5가 설치되고 사용할 준비가 완료돼요!

데이터셋 준비하기
YOLOv5를 사용하기 위해서는 객체 탐지에 사용할 데이터셋이 필요해요. 일반적으로는 이미지와 해당 이미지에 대한 라벨 파일이 있어야 해요. 예를 들어, 고양이와 개를 탐지하고 싶다면 각각의 이미지를 준비하고, 해당 이미지에 대한 라벨링도 해주어야 해요.

라벨링 방법
라벨링은 객체 탐지에서 매우 중요한 과정이에요. YOLOv5에서는 LabelImg라는 툴을 사용하여 쉽게 라벨링할 수 있어요. LabelImg를 설치하고 실행한 후, 이미지를 불러온 뒤, 객체를 선택하고 라벨을 입력하면 끝이에요!

라벨링한 파일들은 YOLOv5의 format에 맞게 저장되어야 해요. 각 이미지와 같은 이름을 가진 .txt 파일이 생성되며, 해당 파일에는 객체의 클래스와 위치 정보가 담겨 있어야 해요.

모델 학습하기
이제 YOLOv5 모델을 학습시킬 차례예요. 학습을 위해서는 train.py 스크립트를 사용하면 돼요. 기본적인 학습 명령어는 다음과 같아요:

bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt

각 파라미터는 다음과 같은 의미가 있어요:

--img: 입력 이미지 크기
--batch: 배치 크기
--epochs: 학습할 에포크 수
--data: 데이터셋 정보가 담긴 YAML 파일
--weights: 사용할 초기 가중치 파일
이제 학습을 시작하면 YOLOv5가 데이터를 학습하기 시작해요.

모델 테스트하기
모델 학습이 완료되면, 이제 학습된 모델로 테스트를 해볼 거예요. detect.py 스크립트를 사용하여 이미지를 입력으로 주면, YOLOv5가 객체를 탐지해줄 거예요.

bash
python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640

여기서 --source는 탐지할 이미지 파일을 의미해요. 이렇게 하면 탐지 결과가 저장된 폴더가 생성돼요.

결과 시각화
탐지 결과를 시각화하는 것은 매우 중요해요. YOLOv5는 탐지된 객체의 위치를 이미지에 표시해주며, 결과를 시각적으로 확인할 수 있어요. 결과 이미지에는 각 객체의 클래스와 신뢰도도 함께 나타나기 때문에, 얼마나 정확하게 탐지했는지를 쉽게 판단할 수 있답니다.

자주 묻는 질문
마지막으로, YOLOv5 사용 중에 자주 발생하는 문제와 그 해결 방법에 대해서도 알아볼게요:

모델 학습이 잘 되지 않는 경우 : 데이터셋이 불균형할 경우, 클래스의 개수를 조정하거나 더 많은 데이터를 추가하면 좋아요.
탐지 결과가 좋지 않은 경우 : 이미지 해상도나 모델 파라미터를 조정해보세요.
이상으로 YOLOv5의 사용 방법에 대해 알아보았어요. YOLOv5를 활용하여 다양한 프로젝트를 진행해보세요!