πŸ’»yolov5 μžλ™μ°¨ 번호판 인식(2) - google calab 으둜 ν•™μŠ΅

woongzboy_zΒ·2023λ…„ 12μ›” 8일
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yolov5

λͺ©λ‘ 보기
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1. Google Colab μ—μ„œ GPU μ‚¬μš© ν™˜κ²½ μ„€μ •

Google Colab 파일 및 λŸ°νƒ€μž„ μœ ν˜• GPU μ„€μ • 방법은 κ΅¬κΈ€λ§μœΌλ‘œλ„ μΆ©λΆ„νžˆ ν•  수 μžˆμ–΄μ„œ μƒλž΅-

2. Colab λ‚΄ yolov5 μ„€μΉ˜

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

3. Yolov5 ν•™μŠ΅ 폴더 생성 및 μ €μž₯

1) images : ν•™μŠ΅ jpg, jpeg, png file μ €μž₯

2) labels : iabeling ν›„ 생성 된 .txt file μ €μž₯

3) data.yaml : train, val 경둜 지정 (images 경둜둜 μ„€μ •)
nc : class μˆ˜λŒ€λ‘œ μˆ˜μ •, names: class name μž‘μ„±

3-1 data.yaml λ‚΄μš©

4. Yolov5 ν•™μŠ΅

python train.py --data /content/yolov5/licence_plate/data.yaml --cfg /content/yolov5//models/yolov5l.yaml --weights yolov5l.pt --batch 8 --epochs 200 --name licence_plate![]

1) ν•™μŠ΅ μ‹œμž‘

2) ν•™μŠ΅ μ™„λ£Œ

5. Test

!python detect.py --img 1280 --weights "/content/yolov5/runs/train/licence_plate3/weights/best.pt" --source "/content/yolov5/test.jpg"

ν•™μŠ΅μ΄ μ™„λ£Œ 되면 test 파일 μ—…λ‘œλ“œ ν›„ 확인 κ°€λŠ₯

0개의 λŒ“κΈ€