YOLO - 개념 및 설치 방법

1. YOLO (You Only Look Once) 개념

• 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘 중 하나로, Region Proposal과 Classification의 두 과정을 차례로 거치는 기존 객체 탐지 알고리즘과 달리 YOLO는 양 과정을 한번에 처리
• 따라서, 기존 알고리즘과 비교했을 때 더 빠르고 효율적으로 객체 탐지를 진행할 수 있기에 비디오 스트림에서의 객체 탐지에도 적합함
• 2016년 YOLOv1을 시작으로 현재의 YOLOv8까지 지속적으로 업데이트와 기능 개선이 이루어지고 있음

2. YOLO 설치

• YOLO는 pip 명령어를 활용하여 간단히 설치할 수 있음

pip install ultralytics

• 이후, check() 함수를 통해 라이브러리 상태 등을 점검할 수 있음

import ultralytics
ultralytics.check()
# Ultralytics 8.3.67 🚀 Python-3.11.11 torch-2.5.1+cu121 CUDA:0 (Tesla T4, 15102MiB)
# Setup complete ✅ (2 CPUs, 12.7 GB RAM, 31.1/112.6 GB disk)

• 샘플 이미지를 사용해서 예측을 수행해 볼 수 있음

from ultralytics import YOLO

# Pre-trained 모델 사용
model = YOLO('yolov8n.pt')

results = model.predict(
	source="https://ultralytics.com/images/zidane.jpg",
  save=True,
  conf=0.5,
)

import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread("runs/detect/predict2/zidane.jpg")
plt.imshow(img)
plt.axis("off")
plt.show()

*이 글은 제로베이스 데이터 취업 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다.