[YOLO 실습 2] 패키지 설치하기

해당 글에서는 YOLOv5 사용을 위한 PyTorch 및 기타 관련 패키지를 설치합니다.

모든 커맨드는 가상환경이 활성화된 상태에서 진행됩니다. (본문 : darknet)

# 명령
conda activate [환경이름]

# (예시)
conda activate darknet

 

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1. PyTorch 설치

일반적인 환경이라면 아나콘다를 통해 간단하게 PyTorch 및 관련 패키지 설치가 가능합니다.

그러나 aarch64 환경에서 이에 맞는 저장소를 찾을 수 없기 때문에 pip를 통해 설치합니다.

주의사항은 원하는 가상환경이 activate 된 상태에서 진행하여야 합니다.

# 설치 (가상환경 베이스)
pip install torch

 

2. YOLOv5 설치

먼저 Git을 통해 YOLOv5를 다운로드합니다.

# (Optional) 작업 디렉토리 생성
mkdir darknet

# Clone YOLOv5
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

다운로드가 완료되면 yolov5 폴더가 생성되며, 해당 폴더 안에 있는 requirements.txt를 실행합니다.

# Yolov5 폴더로 이동
cd yolov5/

# 필요 패키지 설치 (-r : 요구 사항 파일에 기록된 패키지를 설치한다)
pip install -r requirements.txt

설치가 완료되면 "conda list" 를 통해 설치된 패키지를 확인할 수 있습니다.

YOLOv5 패키지 설치 후.. pandas, numpy 등이 설치되었다.

 

3. 동작 확인

패키지가 제대로 설치되었는지 확인하는 간단한 방법입니다.

# YOLOv5 샘플 실행 (yolov5 폴더 내)
python detect.py

처음 실행할 경우, weights 파일이 없기 때문에 yolov5s.pt 파일을 다운로드 진행할 것이고,

기타 모든 옵션은 기본값을 토대로 진행됩니다. 

따라서 위 커맨드는 yolov5/data/images 폴더 안에 있는 2장의 샘플 이미지를 토대로 객체 검출을 진행하며,

실행 결과는 yolov5/runs/detect/exp 폴더 안에 생성됩니다.

detect.py 실행 결과(예시)