마지막으로 작성할 얘기가 될 것 같습니다!

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=75LI9MI9eEo

.py를 이용하여 predict 하기

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8m.pt")

model.predict(source="many_car.webm", save=False, conf=0.6, save_txt=False, show=True)

를 predict.py에 입력하고 저장합니다.
(아까 작성했던 model.export(format="onnx") 같은 경우에도 주석처리를 해줍니다!)

주의!!

여기서 주의 할 점은 저 같은 경우 영상과 달리 .webm 형식으로 저장했기에 source="many_car.webm"으로 했습니다.
본인의 저장형식에 알맞게 사용하시면 될 것 같습니다!
(절대 제가 까먹고 .mp4를 했다가 작동이 안 되서 주의를 넣은게 아닙니다!)

그런 다음 다시 anaconda prompt로 돌아와서

python predict

를 입력합니다.

이렇게 제대로 작동되는 것을 확인하실 수 있습니다.

Segmentation을 .py로 실행 해보기

다시 predict.py 파일을 아래와 같이 수정하고 저장합니다.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8m-seg.pt")

model.predict(source="people.jpg", save=True, conf=0.6, save_txt=False, show=True)

이후 python predict.py를 다시 anaconda prompt 창에서 실행합니다.

아래와 같이 제대로 진행된 것을 확인하실 수 있습니다.

Classification을 .py로 실행 해보기

다시 predict.py를 아래의 코드로 변경하고 저장합니다.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8m-cls.pt")

model.predict(source="people.jpg", save=True, conf=0.6, save_txt=False, show=False)

실행 이후 runs\classift\predict2에 들어가면 결과물을 확인하실 수 있습니다.

짠!