영상 내용 그대로 따라했습니다. 8:50 에서 코드 작성하고 실행했는데 Dataset not found ⚠, missing paths ['/content/dataset/val/txt'] Traceback (most recent call last): File "/content/yolov5/train.py", line 642, in main(opt) File "/content/yolov5/train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "/content/yolov5/train.py", line 112, in train data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None File "/content/yolov5/utils/general.py", line 567, in check_dataset raise Exception('Dataset not found ❌') Exception: Dataset not found ❌ 라는 오류 메시지가 뜨는데 해결 방법 아시는 분 도움 부탁드립니다. 관련 지식이 거의 전무해서 어떻게 해야 할지 모르겠습니다 ㅠ
8:35에서 에러가 뜨는데 어떻게 하면 될까요 코드는 그대로 썼는데... TypeError Traceback (most recent call last) in () 2 3 with open('/content/dataset/data.yaml', 'r') as f: ----> 4 data = yaml.load(f) 5 6 print(data) TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader
@@january11x 안녕하세요 저두 이부분에서 문제가 생겨서 고민중인데요,, 저는 마지막 부분 best train 파일.pt 가 best.pt로 저장되어 있는데 자꾸만 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '../best.pt' 라는 오류가 떠서 영상 detect를 할 수가 없네요 혹시 도움 주실 수 있을까요?
예전에 봤던 영상인데, 다른 유튜브 영상들과는 다르게 학습 데이터를 폴더째 쓰지 않고, 빵형님 영상에서는 train_test split 모듈로 나눈후, 사용 하는 것이 기억나서 다시 와서 보았습니다 ^^ 질문이 있는데, yaml 파일에 폴더 경로가 아닌 dict 값으로 넣어도 동작한다는 것과, 좌표데이터는 별도로 지정하지 않았는데 이렇게 해도 동작을 한다는 것을 어느부분을 찾아 보시고 알게 되셨나요? 궁금합니다.
감사합니다! 많은 도움 됐습니다! 궁금한 점이 있습니다. 1. yolo는 coco dataset(80 classes)을 이용해서 pretrain 하는 걸로 알고있습니다. 저는 custom 학습을 할 때 coco dataset에 없는 새로운 N개 classes와 기존 coco dataset (80 classes)를 탐지하고 싶습니다(총 80+N classes). 이 경우는 혹시 어떻게 해야하는지 아시나요? 2. 80+N개를 학습 할 때는 N개 classes의 이미지와 coco dataset 모두 가지고 있어야 학습이 가능할까요? 혹시 pretrain weight에 coco dataset을 이용하지 않고 N개 이미지만 가지고 추가로 학습시켜서 80+N개 classes를 탐지할 수 있는지 궁금합니다. 구글링해서 많이 찾아봤지만 발견하지 못해 질문드립니다. 감사합니다!
좋은 강의 정말 감사합니다! 너무 재밌게 잘 해보고 있어요 :) 댓글을 보다 약간의 궁금증이 생겼습니다. coco dataset에 없는 새로운 여러개의 classes와 기존 coco dataset (80 classes)를 탐지한다고 했을 때 코코 데이터셋에 이미지 라벨에 새로운 이미지와 라벨 데이터를 추가하라고 답변해주신 걸 확인했습니다. 저는 coco dataset에 아예 없는 새로운 class들만 인식하고 싶은데 그럼 예제에서 다운받은 파일 중 coco128.yaml 파일에 데이터를 추가하는 것인가요? 아니면 roboflow에서 다운받으신 것처럼 제가 새로운 데이터셋을 만들어서 학습시키면 되는 걸까요?
안녕하세요 빵형님! 다소 오래된 영상에 질문 댓글 남겨 죄송합니다. 영상 detection에 관심이 있어 해당 예제를 수행해보려고 하는데 남겨주신 source code를 열기만 해도 제대로 실행이 되어야 하는 게 정상인가요..? 현재 cuda나 tensorflow등의 설정은 하나도 하지 않았습니다.
안녕하세요, 영상으로 많은 도움을 받았습니다. 그런데 트레이닝 모델을 실행하니 아래와 같이 path 에러가 발생하네요.. 동일하게 진행했는데, 왜 path 문제가 발생한건지 알수 있을까요? Dataset not found ⚠️, missing paths ['/content/yolov5/content/dataset/val.txt']
구글링한 동영상 mp4 파일을 /content/yolov5/data/ 에 저장해서 detect.py 을 실행했는데, 아래와 같이 에러가 발생하는데, 라이브러리가 설치가 안 된 걸까요.... [mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 @ 0x561018945600] moov atom not found 그리고, 사진을 구글드라이브에 업로드애서 검증하려면, 사이즈 조정을 해야 될지요...
@@bbanghyong ruclips.net/video/iPwepy-SVCQ/видео.html 올해 1월부터 알게되어서 많이 본 유튜브 채널인데 tflite 파일로 변환해서 라즈베리파이나 안드로이드에 넣는 프로젝트하기 좋더라고요. 라즈베리파이에 넣어 봤는데 fps가 여전히 똥이라는..... ㅎㅎㅎㅎ
Dataset not found ⚠️, missing paths ['/content/dataset/val/txt'] Traceback (most recent call last): File "train.py", line 666, in main(opt) File "train.py", line 561, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "train.py", line 107, in train data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None File "/content/yolov5/utils/general.py", line 488, in check_dataset raise Exception(emojis('Dataset not found ❌')) Exception: Dataset not found ❌ 여기서 이런 오류가 나오는데 어떻게 해야하나요?
안녕하세요? 좋은 설명 감사합니다. 바쁘시겠지만, 두가지 질문드립니다. 1. 보여진 예제에서 yolo가 transferlearning을 이용하는건가요? 아님 처음부터 학습 data로 training 하는건가요? 2. models 아래 여러버전으로 yolov5s.yaml 이 있던데, 내용을 보면 nc가 80개 이런식으로 작성 되어 있습니다. 예제영상에서는 총 하나만 하니까 nc가 1 일텐데요, 이걸 1이 아닌 다른 숫자가 들어가고, nc에 맞게 총, 칼, 차 ... 이렇게 생성만 해주면, data와 무관하게 학습이 잘되는건가요?
안녕하세요. 진짜 이 영상 보고 추가적으로 궁금한 것에 있어서 찾다 보니 되게 알게되는 것도 많고 저 스스로 뭔가 만족스러운 나날을 보내고 있습니다!! 다름이 검색해도 잘 설명해 주는 곳이 없어서 직접 여쭤보려고 합니다. 영상 후반부에 Tensorboard에서 보여준 precision이나 recall그래프에 대해서는 이해했는데, mAP를 0.5와 0.5~0.95 이렇게 2개로 나뉜 의미와 3개의 loss에 대해서 해석이 조금 안되서 설명 부탁드릴 수 있을까요?
정말 애타게 찾고 있던 것을 영상으로 볼 수 있어 정말 감사드립니다.^^ 제가 영상에 따라 이미지 인식을 수행하는데 ㅜ.ㅜ 컴퓨터가 너무 구려서 한번 epochs 돌리는데 30분정도 걸리더라고요 ㅠ.ㅠ 컴퓨터 cpu, mem gpu 사양을 어느정도 맞춰야 가능할지 알 수 있을까요?..
8:29 이 부분에서 똑같이 따라치면 import yaml with open('/content/dataset/data.yaml', 'r') as f: data = yaml.load(f) print(data) data['train'] = '/content/dataset/train.txt' data['val'] = '/content/dataset/val.txt' with open('/content/dataset/data.yaml', 'w') as f: yaml.dump(data, f) print(data) 아래처럼 에러가 떠요...ㅠㅠ 대체 뭐가문제일까요..? 구글 코랩사용하고있어요
안녕하세요 머신러닝 공부에 많은 도움을 받고 있습니다. 감사합니다. 한 가지 여쭤보고 싶은 사항은 colab 에서 같은 데이터셋으로 머신러닝을 시킬 때마다 epoch 당 시간과 mAP가 다르게 나옵니다. 똑같은 데이터셋 이어도 할 때마다 시간과 정확도의 차이가 나는 이유가 뭔가요? 답변해주시면 정말 감사하겠습니다
덕분에 yolov5사용법 익히면서 공부하는데 큰 도움됐습니다!❤ 공부하다 궁금한게 있는데 detect 결과 출력되는 바운딩 박스가 쳐진 사진에서 박스의 roi좌표를 확인할 수는 없는건가요? 따로 박스 위치에 대한 텍스트 파일이 저장되는게 아니였기에 아예 방법이 없는건지 궁금합니다!
1.항상 좋은 영상 감사합니다. 혹시 faster r-cnn은 영상 만들어주실 계획 없으신가요?? single stage detector 와 2-stage detector의 속도와 정확성을 이론상으로 말고 실제로 비교해보고 싶은데 깃허브보고 해도 너무 어렵네요 ㅜㅜ 부탁드립니다!! 2.val data말고 test data로는 detect 어떻게진행하나요.?? 빵형님 답변 부탁드립니다
Traceback (most recent call last): File "train.py", line 492, in train(hyp, opt, device, tb_writer, wandb) File "train.py", line 83, in train model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc).to(device) # create File "/usr/src/app/models/yolo.py", line 95, in __init__ self._initialize_biases() # only run once File "/usr/src/app/models/yolo.py", line 150, in _initialize_biases b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2) # obj (8 objects per 640 image) RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation. Docker에서 train.py를 수행하면, 위와 같은 오류가 나는데, 어떻게 오류인가요? 문의드립니다.
![BLACK BAG - Official Trailer [HD] - Only in Theaters March 14](http://i.ytimg.com/vi/Du0Xp8WX_7I/mqdefault.jpg)
뒤늦게 이 영상을 보시는 분들을 위해..
data = yaml.safe_load(f)
하루종일 에러잡고 있었는데 댓글 볼 생각을 왜 못했을까ㅜㅜ 감사합니다
'/content/dataset/train.txt'
Thank you so much:)
스택오버플로우 보니 yaml.load()의 syntax가 좀 바뀌었네요.
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
요렇게 해주셔도 잘 동작합니다.
😅😅수 ㅡ66" 222" 33 3" 33 can be 😊😊😊😊@@zoo_logist5357
영상 내용 그대로 따라했습니다.
8:50 에서 코드 작성하고 실행했는데
Dataset not found ⚠, missing paths ['/content/dataset/val/txt']
Traceback (most recent call last):
File "/content/yolov5/train.py", line 642, in
main(opt)
File "/content/yolov5/train.py", line 531, in main
train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
File "/content/yolov5/train.py", line 112, in train
data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None
File "/content/yolov5/utils/general.py", line 567, in check_dataset
raise Exception('Dataset not found ❌')
Exception: Dataset not found ❌
라는 오류 메시지가 뜨는데 해결 방법 아시는 분 도움 부탁드립니다.
관련 지식이 거의 전무해서 어떻게 해야 할지 모르겠습니다 ㅠ
yolov5 자료 보다가 여기까지 왔어요! colab으로 학습시키는중입니다 감사합니다.
visual studio code에서 cpu로 돌렸습니다
30시간 걸렸습니다. 다음부터는 colab으로 하겠습니다.
vscode 코랩에서 처럼 똑같이 돌리면 되나요?
@@YSeokShin 저는 vscode에서 영상처럼 따라가다가 막히는 부분 있으면 chatgpt한테 물어보면서 했어요
학습 완료된 모델을 가지고 동영상에 적용을 해보고 싶은데.. 영상 뒷부분이 너무 빨라서 못따라 하겠슨비다...
볼수록 대단하시고 많이 배워갑니다. 감사합니다☺️
지금 저한테 진짜로 필요한 정보였습니다. 진짜 너무 감사합니다!
와 설명도 엄청 깔끔하고 정말 잘하시네요 ㄷㄷ 좋은자료 감사합니다!
8:35에서 에러가 뜨는데 어떻게 하면 될까요 코드는 그대로 썼는데...
TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
2
3 with open('/content/dataset/data.yaml', 'r') as f:
----> 4 data = yaml.load(f)
5
6 print(data)
TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader
Loader 파라미터가 필요하다고 하네요 yaml.safe_load(f) 로 바꾸거나 그냥 Loader=yaml.FullLoader 추가해주면 되지 않나싶네요
제가 꼭 필요했던 내용인데, 정말 고맙습니다.
Colab, Python에서 둘다 구현했는데, 잘 되네요^^
혹시 파이썬으로 구현한건 똑같이 코딩 하면 되는건가요 ??
17:27 여기서 트레이닝 시간을 줄이고 싶으면 어떻게 해야 하나요?
설명 이해하기 쉽게 잘되어있네요 감사합니다
혹시 resize가 안된 제 데이터셋으로 학습시키려면 9:18 의 --img 416 이부분을 어떻게 수정하면 되는건가요??
제 데이터 사이즈는 2288x1080입니다!
ㅋㅋㅋㅋ 재밌네요 구독하겠습니다! 잘부탁드려용
잘 모르는 초보자인데요 구글 코랩에서는 잘 따라갔는데 15:40쯤부터 나오는 vscode인가요? 거기부터는 어떻게 따라가야하나요? ㅠ
지나가던 행인입니다. 저는 코랩으로 해봤는데요, 유튜브에서 권총 영상 하나를 녹화해서 mp4형식으로 코랩에 업로드 한다음에
코랩에 !python detect.py -source /경로/파일명.mp4 -weight /아까 사용했던 best train 파일.pt
실행해 주면 run/detect 폴더에 권총 detect 된 영상이 업로드 되네요! 미천하지만 도움이 되셨길 바랍니다.
@@january11x 저도 이부분 몰랐는데 친절한 설명 감사합니다..
@@january11x 안녕하세요 저두 이부분에서 문제가 생겨서 고민중인데요,, 저는 마지막 부분 best train 파일.pt 가 best.pt로 저장되어 있는데 자꾸만
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '../best.pt' 라는 오류가 떠서 영상 detect를 할 수가 없네요 혹시 도움 주실 수 있을까요?
안녕하세요 빵형님 ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0)이렇게 뜨는데...뭐가문제인가요
라벨링 데이터 같은경우 이미지 파일이랑 같은 폴더에 존재하지도 않는거 같구 어떻게 라벨링된 파일 경로를 욜로가 읽는걸까요? 저는 모델 실행까지 시키면 자꾸 라벨링 파일 못찾겠다구 해서요 올려주신 노트북 파일을 봐도 라벨링 파일 경로 설정은 따로 안하시는거 같아서요!
예전에 봤던 영상인데, 다른 유튜브 영상들과는 다르게 학습 데이터를 폴더째 쓰지 않고,
빵형님 영상에서는 train_test split 모듈로 나눈후, 사용 하는 것이 기억나서 다시 와서 보았습니다 ^^
질문이 있는데,
yaml 파일에 폴더 경로가 아닌 dict 값으로 넣어도 동작한다는 것과, 좌표데이터는 별도로 지정하지 않았는데
이렇게 해도 동작을 한다는 것을 어느부분을 찾아 보시고 알게 되셨나요? 궁금합니다.
감사합니다. 오늘도 많이 배웠습니다! 한방에 yolov5에 대한 기본을 땐 기분인데 제대로 알려면 갈길이 매우매우 멀겠죠? 자동 섯다까진 아니더라도 ㅋㅋ 웹캠으로 화투 인식하기 해보면 재밌을 것 같아요!
감사합니다! 많은 도움 됐습니다! 궁금한 점이 있습니다.
1. yolo는 coco dataset(80 classes)을 이용해서 pretrain 하는 걸로 알고있습니다.
저는 custom 학습을 할 때 coco dataset에 없는 새로운 N개 classes와 기존 coco dataset (80 classes)를 탐지하고 싶습니다(총 80+N classes).
이 경우는 혹시 어떻게 해야하는지 아시나요?
2. 80+N개를 학습 할 때는 N개 classes의 이미지와 coco dataset 모두 가지고 있어야 학습이 가능할까요?
혹시 pretrain weight에 coco dataset을 이용하지 않고 N개 이미지만 가지고 추가로 학습시켜서 80+N개 classes를 탐지할 수 있는지 궁금합니다.
구글링해서 많이 찾아봤지만 발견하지 못해 질문드립니다.
감사합니다!
1. 코코 데이터셋에 이미지 라벨에 새로운 이미지와 라벨 데이터를 추가해주세요
2. 네 모두 가지고 있어야합니다
말씀하신 transfer learning 을 하는것이 효과적으로 보입니다!
좋은 강의 정말 감사합니다! 너무 재밌게 잘 해보고 있어요 :)
댓글을 보다 약간의 궁금증이 생겼습니다.
coco dataset에 없는 새로운 여러개의 classes와 기존 coco dataset (80 classes)를 탐지한다고 했을 때 코코 데이터셋에 이미지 라벨에 새로운 이미지와 라벨 데이터를 추가하라고 답변해주신 걸 확인했습니다.
저는 coco dataset에 아예 없는 새로운 class들만 인식하고 싶은데 그럼 예제에서 다운받은 파일 중 coco128.yaml 파일에 데이터를 추가하는 것인가요? 아니면 roboflow에서 다운받으신 것처럼 제가 새로운 데이터셋을 만들어서 학습시키면 되는 걸까요?
안녕하세요 빵형님! 다소 오래된 영상에 질문 댓글 남겨 죄송합니다.
영상 detection에 관심이 있어 해당 예제를 수행해보려고 하는데
남겨주신 source code를 열기만 해도 제대로 실행이 되어야 하는 게 정상인가요..?
현재 cuda나 tensorflow등의 설정은 하나도 하지 않았습니다.
안녕하세요, 영상으로 많은 도움을 받았습니다. 그런데 트레이닝 모델을 실행하니 아래와 같이 path 에러가 발생하네요..
동일하게 진행했는데, 왜 path 문제가 발생한건지 알수 있을까요?
Dataset not found ⚠️, missing paths ['/content/yolov5/content/dataset/val.txt']
저도 이런 에러 납니다...
구글링한 동영상 mp4 파일을 /content/yolov5/data/ 에 저장해서 detect.py 을 실행했는데, 아래와 같이 에러가 발생하는데, 라이브러리가 설치가 안 된 걸까요....
[mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 @ 0x561018945600] moov atom not found
그리고, 사진을 구글드라이브에 업로드애서 검증하려면, 사이즈 조정을 해야 될지요...
요즘 빵형보는 재미로 사는듯해요
좋은 내용 감사합니다
train 돌릴때 images 갯수가 595개로 나오는데 train이미지 갯수는 2376개인데 validation이 학습되고 있는거 아닌가요?
좋은 자료 잘 보고있습니다.
last weight와 best weight는 무슨 차이인가요?
요기요! ruclips.net/video/5sXQGH9I2VM/видео.html
혹시 정말 궁금한데 코랩에서 모델 영상처럼 만든 다음에, 제가 따로 이미지를 labelImg로 라벨링 만들어서 코랩으로 detect.py하면 왜 인식을 못하는 지 알수있을까요ㅠㅠ?
질문 하나 드립니다. 피스톨 모양의 이미지를 다른 사이트에서 다운 받아 오신거 대신에 제가 카메라로 찍은 데이타를 사용해서 하려면 어떻게 해야 되나요?
진짜 왕초보라서 질문 드립니다.
마지막에 영상으로 테스트한것 처럼 vscode에서 따라 할려구 합니다.
github 링크 복사후 vs코드 같은곳에서 붙여넣기 한것 같은데 디테일하게 설명 해주실수 있을까요?!
weights에서 딥러닝시킨 파일을 다운받아 pycharm에서 그 파일의 경로로 yolo를 구현시킬수도 있나요?
train.py를 실행시키면 cpu로만 사용하는데, 어떻게 gpu를 사용할 수 있지 하는지 알 수 있을까요?
그래픽카드는 gtx 1660ti cuda랑 pytorch도 다 설치했는데 자꾸 cpu로 사용해서 골치가 아파요
미쳤다 빵형 너무 고마워요~!!!
유아웰컴!!
@@bbanghyong ruclips.net/video/iPwepy-SVCQ/видео.html
올해 1월부터 알게되어서 많이 본 유튜브 채널인데 tflite 파일로 변환해서 라즈베리파이나 안드로이드에 넣는 프로젝트하기 좋더라고요. 라즈베리파이에 넣어 봤는데 fps가 여전히 똥이라는..... ㅎㅎㅎㅎ
Dataset not found ⚠️, missing paths ['/content/dataset/val/txt']
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 666, in
main(opt)
File "train.py", line 561, in main
train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
File "train.py", line 107, in train
data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None
File "/content/yolov5/utils/general.py", line 488, in check_dataset
raise Exception(emojis('Dataset not found ❌'))
Exception: Dataset not found ❌
여기서 이런 오류가 나오는데 어떻게 해야하나요?
영상 감사드립니다.
궁금한 것이 있어서 이렇게 댓글 남깁니다.
현재 피스톨 데이터로 colab을 학습 시켰습니다.
혹시 colab으로 학습 시킨 데이터를 다른 플랫폼이나 라즈베리 파이에 넣을 수 있을가요?
혹시 yolo와 colab을 이용하여 캠을 사용해서 실시간객체인식을 할려고하는데 캠을이용하여서 실시간 객체인식도가능한가요?
항상 좋은영상 잘 보구있습니다!
파이토치를 이용해서 쉽게 접할수잇는 영상도 한 번 올려주시면 좋을것같아요 ㅎㅎ 개인 바램
안녕하세요 영상 잘보고 있습니다.
질문한가지 남기고갑니다.
학습된 yolo model(.pt)을 웹캠이든 cctv든 연동해서 웹에 표시하고싶은데 yolo model을 js와 접목시킬 수 있는 방법이 있을까요?
안녕하세요? 좋은 설명 감사합니다.
바쁘시겠지만, 두가지 질문드립니다.
1. 보여진 예제에서 yolo가 transferlearning을 이용하는건가요? 아님 처음부터 학습 data로 training 하는건가요?
2. models 아래 여러버전으로 yolov5s.yaml 이 있던데, 내용을 보면 nc가 80개 이런식으로 작성 되어 있습니다.
예제영상에서는 총 하나만 하니까 nc가 1 일텐데요, 이걸 1이 아닌 다른 숫자가 들어가고, nc에 맞게 총, 칼, 차 ... 이렇게 생성만 해주면, data와 무관하게 학습이 잘되는건가요?
안녕하세요. 진짜 이 영상 보고 추가적으로 궁금한 것에 있어서 찾다 보니 되게 알게되는 것도 많고 저 스스로 뭔가 만족스러운 나날을 보내고 있습니다!!
다름이 검색해도 잘 설명해 주는 곳이 없어서 직접 여쭤보려고 합니다.
영상 후반부에 Tensorboard에서 보여준 precision이나 recall그래프에 대해서는 이해했는데, mAP를 0.5와 0.5~0.95 이렇게 2개로 나뉜 의미와 3개의 loss에 대해서 해석이 조금 안되서 설명 부탁드릴 수 있을까요?
yolo v5와 v4를 같은 input 영상으로 성능을 테스트해보면 재밌을 것 같아요!
매번 잘 보구 있습니다!
혹시 COCO 같이 대형 데이터 셋에서 특정 카테고리만 가지고 학습하는 방법을 알 수 있을까요?
학습 epoch는 다 됐는데 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'python_exit_status' 에러는 어떻게 해결하나요.?
영상 속 객체 인식 방법에 대해 조금 더 구체적으로 알려주실 수 있을까요 ..?? 항상 좋은 영상 감사합니다 ㅠㅠ
우선 영상보고 따라해보니 잘 되었습니다ㅎ
근데 데이터셋을 제가 원하는 데이터셋으로 라벨링 시켜주어서 위와같이 학습시켜보니
학습이 전혀 되지 않더군요ㅠ
혹시 제가 원하는 데이터를 학습시키는 방법이 위의 방법과 다르게 적용해주어야되는건가요??
빵형 궁금한거 있습니다 저런식으로 주식의 현상을 학습시킬수도있나요 ?
정말 애타게 찾고 있던 것을 영상으로 볼 수 있어 정말 감사드립니다.^^
제가 영상에 따라 이미지 인식을 수행하는데 ㅜ.ㅜ 컴퓨터가 너무 구려서
한번 epochs 돌리는데 30분정도 걸리더라고요 ㅠ.ㅠ 컴퓨터 cpu, mem gpu 사양을 어느정도 맞춰야 가능할지 알 수 있을까요?..
질문있습니다. 마지막에 로컬에서 디텍하실때, 옆 CLI는 리눅스인가요?
아니면 Mac인가요?
안녕하세요. 너무도움 잘 받고 있습니다.
출력이 image로만 되고 있는데, bounding box 위치와 class 확률을 출력받으려면 어떻게 해야될까요?
이미지 처리 정말좋아하시는군요
지금 만들고 있는게 큰 폴더 안에 image폴더(train, val폴더로 또 이분화) label폴더(train, val 폴더로 또 이분화)로 나눈 뒤에 학습시키려하니깐 No labels found in 에러가 뜨는데요... 혹시 원인을 알 수 있을까요 ㅠㅠ
저도 같은 에러가 뜨는데 알고싶습니다!
영상 속 객체 인식할 떄 명령 프롬포트에서 실행한 걸까요? 영상에서 객체 인식하는 방법을 좀만 더 구체적으로 알려주실 수 있나요 ..?? 항상 좋은 영상 감사합니다 ㅠㅠ
안드로이드로 돌릴 시 yolov5랑 yolov4tiny중 뭐가 더 빠른가요? v5는 나온지 얼마 안돼서 그런지 자료가 너무 없네요 ㅠㅠ
빵형 존경 합니다.
8:29 이 부분에서 똑같이 따라치면
import yaml
with open('/content/dataset/data.yaml', 'r') as f:
data = yaml.load(f)
print(data)
data['train'] = '/content/dataset/train.txt'
data['val'] = '/content/dataset/val.txt'
with open('/content/dataset/data.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(data, f)
print(data)
아래처럼 에러가 떠요...ㅠㅠ 대체 뭐가문제일까요..? 구글 코랩사용하고있어요
data = yaml.load(f) 부분에서 에러가 난다면 , data = yaml.safe_load(f)로 바꿔서 실행하면 해결이 됩니다! :)
혹시 해결 되셨나요? 저도 같은 오류 났었는데 함수 업데이트로 인해서
data = yaml.safe_load(f)와 같이 작성해주시면 작동하더라구요!
아마 보안상의 문제 때문에 그렇게 된 것 같아요
안녕하세요 덕분에 물체탐지에 대해 쉽게 접근하고 해볼 수 있었습니다! 지금 하신 부분은 총을 감별할 수 있는데요. 그게 아니라 원래 모델이 감지할수 있었던 것도 가능하면서 총까지 가능하도록 하려면 어떻게 하는지 시연하는 영상을 올려주실 수 있으실까요? 부탁드립니다 ㅠㅠ
선댓글 후시청 합니다 항상 좋은자료 너무너무 감사드립니다
제가 왕초보 인데 질문이 하나 있습니다. 같은 방식으로 음식인식도 가능하겠죠 ?
이건 이미지 인식이라 음성인식은 다른 방식으로 해야할거에요!
@@bbanghyong 음성이 아니라 음식인데...바보..
@@장윤성-d1d ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
혹시 pistol dataset 이제 다운이 안되나요? 다운버튼이 안눌리네요..
감사합니다!
안녕하세요 머신러닝 공부에 많은 도움을 받고 있습니다. 감사합니다.
한 가지 여쭤보고 싶은 사항은 colab 에서 같은 데이터셋으로 머신러닝을 시킬 때마다 epoch 당 시간과 mAP가 다르게 나옵니다.
똑같은 데이터셋 이어도 할 때마다 시간과 정확도의 차이가 나는 이유가 뭔가요?
답변해주시면 정말 감사하겠습니다
어떻게 하셨는지에 따라 다르지만 일반적으로 학습시킬때마다 다른 결과가 나옵니다. weights의 초기값이 다르기 때문이죠.
늘 잘 보고있습니다. 항상 많은 도움이 되고 있습니다.
구글 콜랩에서 yolo-mark 를 사용할 수 있나요? 윈도우에서 하려니까 난이도가 높고 오류터지고 힘드네요... 아니면 WSL 을 이용해야 할까요...
윈도에서는 DarkLabel 아저씨 툴로 레이블링 하는게 잴 좋은것 같아요!
@@jooyoungyoo3658 좋은 정보 감사합니다!!!
좋은 영상 너무 감사합니다!!! 혹시 bounding box의 좌표를 알 수 있거나 detect한 부분 crop 할 수 있는 방법은 없을까요?
오늘 처음 빵형님을 알게되었는데 너무 유익한거 같아요. 혹시 화투 데이터 학습도 영상으로 올라올 예정인가요??
반가워요 huhsway님! 화투 데이터셋은 열심히 만들다가 너무 힘들어서 때려쳤다는.. ㅠ
덕분에 yolov5사용법 익히면서 공부하는데 큰 도움됐습니다!❤
공부하다 궁금한게 있는데 detect 결과 출력되는 바운딩 박스가 쳐진 사진에서 박스의 roi좌표를 확인할 수는 없는건가요?
따로 박스 위치에 대한 텍스트 파일이 저장되는게 아니였기에 아예 방법이 없는건지 궁금합니다!
코드안에 뜯어보셔야 해요
너무 잘 봤습니다 혹시 validation set과 test set에 대한 mAP는 어떻게 구할수있나요?
빵형님 안녕하세요.
욜로v3 커스텀 데이터셋 학습시킬 때도
로보플로우에서 Yolo v5 PyTorch 포맷으로 데이터 다운받으면 되나요?
감사합니다.
역시 최고네요...
혹시 케라스 말고 파이토치로 할때도 image augmentation 써서 training 할 수 있는 방법 있을까요?
배워갑니다~
커스텀 데이터셋으로 학습시킨 후에 어플에 적용시킬 수 있을까요?? swift를 이용하면 돨까요??
빵형님 안녕하세요.
좋은 영상 공유해주셔서 감사합니다.
이영상에서 학습된 모델을 onnx로 변환해서 onnx런타임에서 실행하는 방법도 강의해주실 수 있나요?
감사합니다.
좋은영상 감사합니다 혹시 validation img는 무엇을 뜻하는건가요?
여기에 data augmentation은 어떻게 적용하나요 ㅜㅜ
사랑합니다
1.항상 좋은 영상 감사합니다. 혹시 faster r-cnn은 영상 만들어주실 계획 없으신가요?? single stage detector 와 2-stage detector의 속도와 정확성을 이론상으로 말고 실제로 비교해보고 싶은데 깃허브보고 해도 너무 어렵네요 ㅜㅜ 부탁드립니다!!
2.val data말고 test data로는 detect 어떻게진행하나요.??
빵형님 답변 부탁드립니다
detect.py 를 이용하시면 테스트 데이터도 할 수 있어요!
감사합니다
욜로5써봐야겠네요
학습할때 gpu2개 함께돌릴수잇나요?
rotation YOLO 도 검색되던데요.. 혹시 실행해보신적 있으실까요? 완전 다른 카테고리인지....
dataset 파일에 yaml 파일이 따로 없는데 어떻게 해야하나요?
혹시 중간 중간 파일이 계속 사라지는데 이럴 때는 어떻게 해야할까요?
"처음부터 짜는 모습을 보고싶다"♡-♡빵오빠최고
여자친구분이신가봐요?
train 이미지와 val 이미지말고 data.yaml이 필요한 이유가 먼가여? 피스톨 데이터셋 처럼 원하는 이미지 하나만 검출하기 위해서 관련 이미지를 수백장을 모았는데 YOLO v5에 적용시키기 위해 데이터 셋을 만들고 싶은데 잘모르겠어서 댓글 남겨봅니다..ㅠㅠ
트레이닝셋과 밸리데이션셋의 경로를 지정해주는 거에요. 레이블 이름도 지정해주구요!
혹시 pt 파일로 말고 ptl 파일로 export 하고싶은데 방법을 아시는분이 계시나요?
빵형님 ㅠㅠㅠ vscode에서 좀더 자세히 설명해주실 수 없나요..?ㅠㅠ 예를 들어 어떤 파일은 어떤확장자로 사용하고 패키지는 어떤걸 pip해 오고 그런거요...ㅠㅠ
이 사람 잘 모르는 사람임 그냥 비전공자 수준
항상 좋은 강의 감사합니다:) 위 roboflow에 없는 공 이미지를 학습시키려고 하는데요~
dataset 학습을 위해서 사진크기가 항상 416x416 만 가능한건지 궁금합니다!
아니에요 다른 사이즈도 가능하더라구요. 다만 너무 해상도가 높으면 메모리가 터질 수 있어요!
@@bbanghyong 빠른 답변 감사합니다! 추가적으로 질문이 있어요!
@@bbanghyong 1080p까지는 괜찮을까요???
16:28 아...
ㅠㅠ
빵형의 개발도상국 늘 너무도 훌륭한 영상 감사합니다,,,
빵형 일상생활 브이로그 하실생각은 없나요??
빵형 오늘도 보러왔어
디텍션은 Keras-retinanet만 써봤는데 잘볼게 형
관련해서 공부하던 중에 아키텍처를 공부해야한다고 들엇는데 필수는 아닌 건가요?
아키텍처라고 하면 모델 구조 말씀하시는 건가요? 논문을 공부하게되시면 저절로 공부하게 되실거에요 ㅎㅎ
실시간 감지를 하려면 어떻게 해야하나요?
빵형님 궁금한게 있습니다. 이런 딥러닝 모델을 실시간으로 분석 처리 하는게 가능한가요..
네 yolo는 실시간 애플리케이션을 목적으로 설계되었어요!
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 492, in
train(hyp, opt, device, tb_writer, wandb)
File "train.py", line 83, in train
model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc).to(device) # create
File "/usr/src/app/models/yolo.py", line 95, in __init__
self._initialize_biases() # only run once
File "/usr/src/app/models/yolo.py", line 150, in _initialize_biases
b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2) # obj (8 objects per 640 image)
RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
Docker에서 train.py를 수행하면, 위와 같은 오류가 나는데, 어떻게 오류인가요? 문의드립니다.
혹시 아두이노로 구현이 가능할까요??
안녕하세요! 식물로 커스텀해서 데이터를 사용해보고 싶은데 원하는 data(이미지)는 적어도 몇장 정도 라벨링 해줘야 쓸모 있는 데이터 값이 나올까요????????
최소 300장은 있어야할거에요 환경에 따라 다르지만요
@@bbanghyong 감사합니다~!
@@bbanghyong 빵형님 혹시 아무리 낮은 프레임으로 된다고 해도 yolov5를 라즈베리파이에서 작동 시킬 수 있을까요? v3나 다른 버젼 말고요!
안녕하세요. 유익한 영상 올려주셔서 감사합니다. 다름이아니라 질문하나만 드리겠습니다.
마지막 부분에
!python detect.py --weights /content/yolov5/runs/exp0_mask_volov5s_result/weights/best_mask_volov5s_result.pt --img 224 --conf 0.5 --source "{val_img_path}"
여기부분에서 --img, --conf의 역할이 무엇인지 궁금합니다.
detect.py파일에 인자를 넘겨주는거 같이 보이는데 detect.py를 분석하려는데 어려움이 있어서 어떤기능을 하는지 궁금합니다!
img 는 이미지 사이즈구요. conf는 confidence 입니다!
output에 저장된 결과의 img, confidence를 정하는 건가요?!
이미지에 초록색 처리들이 돼있는 것 같은데 crop하지 않고 그대로 학습시키신 건가요?
어떤 이미지들을 말씀하시는건가요?
@@bbanghyong 영상에서 총 사진들을 보면 초록색 박스로 감싸져있는 것 같아서요~!
좋은정보에 구독 누르고 갑니다. 따라하는데 val_img_path = val_img_list[4] 여기서 막히네요 ㅠㅠ 동영상 해보는것도 천천히 찍어주심 좋겠어요~
저도 아래에 path 오류났다는 사람들 처럼 train.py 실행할때 path오류났는데 올려주신 코드 복붙하니까 또 실행이 그냥 되네요 멘붕..
동영상 분석하는 부분이 이해가 안됩니다 ㅜㅜ 콜랩에서 yolo를 어떻게 꺼내왔는지 그리고 무슨 파일을 어떤 터미널로 어떻게 실행했는지... 잘 모르겠네요ㅜㅜ
터미널로 옮길 필요없이 콜랩에서 바로 할 수도 있었네요 ㅋㅋ
@@dyl3056 동영상 인식 어떻게 하는건지 여쭤봐도 될까요?
@@hiiksu 그냥 콜랩에서 바로 돌리면 됩니다~ 영상 안에 해법이 다 있는데 제가 못 찾았던거더라고요
코랩에서 돌리는 부분 좀 자세하게 설명해주실 수 있나요?
왜 레이블정보는 포함해서 학습안시키는건가요?
자동으로 label위치 파악한다고 나와있네요. 경로 설정 다시 맞추니 학습되었습니다. 근데 argumentation이 되서 학습되는데 False시키는 명령어는 어디있나요?
자동으로 label 위치를 파악하나요..? 학습시킬때 계속 labels/train.cache를 찾을수없다고 떠요ㅜ
ㅎㅎㅎ너무 좋은 강의 감사합니다.
웹캠이랑 (노트북캠)은 연결하는 방법없을까요?