웹캠에서 YOLOv5 실행

사용자 지정 YOLOv5 모델 가중치를 사용하여 로컬에서 추론을 수행하는 방법.

Written by Mohamed Traore

Last published at: May 5th, 2022

웹캠에서 YOLOv5를 사용한 로컬 추론

Ultralytics YOLOv5 Github 저장소 를 컴퓨터에 복제하고 사용자 지정 YOLOv5 모델 교육 에서 모델 가중치를 저장한detect.py 를 실행합니다.

  • 리포지토리를 복제할 디렉터리(폴더)를 기록해 둡니다. 나중에 쉽게 액세스할 수 있도록 가능한 경우 파일 경로를 저장하십시오.
  • GitHub 명령 치트시트

GitHub에서 파일 시스템(컴퓨터)에 복제된 "yolov5" 폴더에 모델 가중치를 포함합니다.

웹캠 모델 실행

사용자 정의 가중치가 로컬 컴퓨터의 yolov5 디렉토리에 추가되면 터미널에서 yolov5 디렉토리로 변경 한 후 웹캠에서 모델을 실행할 수 있습니다.

기본 명령: 웹캠에서 YOLOv5 실행

예제 이미지의 "yolov5" 디렉토리는 "mtraor3" 디렉토리에 있고 yolov5 폴더( /Users/mtraor3/yolov5 ) 에 저장된 yolov5s 모델 가중치를 사용하고 있으므로 터미널에 입력하여 실행하는 샘플 코드입니다. 웹캠에서 로컬로 다음과 같이 표시됩니다.

python ./Users/mtraor3/yolov5/detect.py --weights ./Users/mtraor3/yolov5/yolov5s.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

40%의 신뢰 임계값에서 수행된 추론을 사용하여 예측 및 신뢰 점수를 .txt 파일에 저장

python path/to/detect.py --weights /path/to/modelweights.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

모델 가중치 파일의 제목이 "my_custom_weights.pt"인 경우 코드는 다음과 같습니다.

python ./Users/mtraor3/yolov5/detect.py --weights ./Users/mtraor3/yolov5/my_custom_weights.pt --save_text --save_conf --conf-thres 0.40 --source 0

선택적 인수

신뢰도 임계값 변경, 잘린 예측 상자 저장 등과 같은 작업을 수행하기 위한 더 많은 선택적 인수가 있습니다.

더 많은 예:

40%의 신뢰 임계값에서 추론하여 예측 및 신뢰 점수를 .txt 파일에 저장합니다.