YOLOv8(You Only Live Once) 사용 가이드
(윈도우 기준)
기본셋팅
1.1 Python 3.9.0 설치
- Windows x86-64 executable installer 설치
- 파이썬 버전 3.9.0 이상이면 상관없음
1.2 파이썬 경로 설정
- 검색 > 시스템 환경변수 편집 > 고급 > 환경변수 > 시스템 변수 > path 더블 클릭 > 새로 만들기 > 아래 경로 2개 입력
C:\Users\<본인유저네임>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\ C:\Users\<본인유저네임>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts\(아나콘다를 사용할 경우 아나콘다 경로보다 위로 이동 시켜야함)
1.3 파이썬 버전 확인
- 검색 > cmd
python --version
2.1 Visual Studio Code 설치
2.2 VSCode 기본 셋팅
- Python, C/C++ 설치 (Python은 설치하면 3개가 깔림)
3.1 YOLOv8 설치
- git 허브 > code > Download ZIP > 압축풀기
- git허브 쭉 내려서 원하는 yolov8 사전학습된 모델 .pt 선택 후 설치 (YOLOv8n.pt로 진행할 예정)
<번외>
n| nano | 매우 작은 모델. 속도와 경량화를 중시할 때 사용. 임베디드 시스템에 적합.
s| small | 비교적 작은 모델. 빠른 추론 속도와 준수한 정확도 제공.
m| medium | 중간 규모 모델. 정확도와 속도의 균형.
l| large | 큰 모델. 정확도가 높지만 연산량이 증가함.
x| extra large | 매우 큰 모델. 최고 정확도 추구 시 사용. 리소스가 충분한 환경에서 적합.
3.2 yolo-V8-main 폴더 안에 yolov8n.pt 추가
- yolo-V8-main 압축 해제 > yolo-V8-main 폴더 안에 추가로 다운받은 yolov8n.pt 옮기기
4.1 yolov8 환경 설정
- yolo-V8-main 폴더 우클릭 > 터미널에서 열기
code .
4.2 yolo 사용을 위한 추가 패키지 다운로드
- yolo-V8-main > requirements.txt 더블클릭 > 그화면에서 Terminal > New Terminal > 아래 3개 코드 입력
python -m pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt pip install ultralytics(그래서 웬만하면 conda 같은 가상환경 사용하는걸 추천함. 나중에 여러 프로젝트 진행하다보면 충돌날수도 있음)
5. 예제 코드 실행
<주의> 경로복사하면 "/" 가 아닌 "\" 가 입력됨으로 전부 "/" 로 바꿔줘야함
from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2
model = YOLO("<파일 경로>/yolov8n.pt")
# accepts all formats - image/dir/Path/URL/video/PIL/ndarray. 1 for webcam
results = model.predict(source="0", show=True)- yolo-V8-main 폴더 > 뉴 파일 > <파일 이름>.py
- 기본적으로 coco데이터 셋을 활용하여 사전학습이 되어있음
AI & Robotics