Chapter 0 YOLO소개
- You Only Look Once
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한번에 class와 boundingbox에 대한 정보를 얻음
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YOLO v2
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YOLO v3
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YOLO의 구조
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사용자가 구조를 정확히 알지 못해도 쉽게 사용할 수 있음
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YOLO가 나오기 전까지는 2-stage detector로 속도가 늦을 수 밖에 없었음
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YOLO의 경우 Regional Proposal와 Classification이 동시에 이루어져 속도가 빠름
Chapter 1 YOLO설치
- 가상환경 만들기: anaconda prompt 실행
conda create -n yolo_study python=3.10- YOLO 설치
pip install ultralytics- VSCode 환경에서 YOLO설치 확인
import ultralytics
ultralytics.checks()
- 예측
!yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'
- 학습
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.train(data='coco8.yaml', epochs = 3)
metrics = model.val()
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
path = model.export(format='onnx')- 학습 결과 확인
!yolo predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source='./bus.jpg'
이 글은 제로베이스 데이터 취업 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다
