[YOLOv5] 코랩 GPU가속으로 학습시키기

가장 먼저 

파일> 새 노트북 만들기

런타임> 런타임 유형 변경>GPU선택

 

을 해야한다.

0. 파일 바로 코랩 디렉토리에 넣기

content > yolov5 > data > test01_custom 폴더에

YOLOv5용 데이터셋 압축파일을 넣은 다음, 시작했다.

 

 

 

 

1. YOLO v5 설치

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

 

2. 업로드한 파일 압축 해제

!unzip ./data/test01_custom/test01_custom.zip -d ./data/test01_custom/

 

3. yaml파일 경로를 코랩 환경에 맞게 변경 (원래는 로컬 파일 경로였음)

import yaml

with open("./data/test01_custom/test01_custom.yaml") as f:
    config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

config["train"] = "./data/test01_custom/train/images"
config["val"] = "./data/test01_custom/test/images"

with open("./data/test01_custom/test01_custom.yaml", "w") as f:
    yaml.dump(config, f)

 

 

4. 학습 시작

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test01_custom/test01_custom.yaml --weights yolov5s.pt --cache
"""epochs = 300 """

 

 

5. 학습 완료

 

 

6. 테스트(검증) 데이터셋 확인

!python detect.py --weights runs/train/exp2/weights/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source ./data/test01_custom/test/images

detect > exp2 폴더의 검증용 사진에 감지 잘 된것 확인

 

 

다른 사람으로 감지한 결과

다른 자세를 했을때는 감지가 잘 안됐음.

추가 학습으로 해결될 것 같음