[카테고리:] YOLO

이번 포스트에서는 YOLO(You Only Look Once) 객체 탐지 모델을 설치하고 설정하는 방법, 그리고 사전 학습된 YOLO 모델을 로드하여 사용해보는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. YOLO는 그 성능과 효율성 덕분에 객체 탐지 분야에서 매우 인기 있는 모델입니다. 이를 통해 이미지나 동영상에서 실시간으로 객체를 탐지할 수 있습니다.

1. YOLO란 무엇인가?

YOLO는 한 번의 신경망 통과로 객체를 탐지하는 방식으로, 이미지 전체를 동시에 처리하여 매우 빠른 속도로 객체를 인식할 수 있습니다. YOLO는 여러 버전이 있으며, 최신 버전인 YOLOv5(2021년 기준)는 성능과 속도에서 두각을 나타내고 있습니다. 다양한 환경에서도 유용하게 사용할 수 있도록 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다.

2. YOLO 설치하기

YOLO를 설치하기 위해서는 Python과 몇 가지 필수 패키지를 설치해야 합니다. 아래는 설치 과정을 단계별로 설명합니다.

2.1 사전 준비

• Python 3.6 이상이 설치되어 있어야 합니다.
• pip 패키지 관리자가 필요합니다. Python 설치 시 기본적으로 포함됩니다.
• Git이 설치되어 있어야 합니다. 설치된 상태인지 확인하려면 터미널에서 git --version을 입력하여 확인합니다.

2.2 YOLOv5 클론하기

YOLOv5는 GitHub에서 관리되고 있으며, 아래의 명령어를 통해 YOLOv5 리포지토리를 클론할 수 있습니다.

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

2.3 필수 패키지 설치하기

YOLOv5는 여러 Python 패키지를 필요로 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필수 패키지를 설치합니다.

pip install -U -r requirements.txt

2.4 CUDA 설치 (선택 사항)

GPU 가속을 사용하려면 CUDA와 cuDNN을 설치해야 합니다. NVIDIA의 공식 웹사이트에서 자신의 GPU에 맞는 버전을 다운로드하고 설치하세요. CUDA를 설치한 경우, PyTorch를 CUDA 지원 버전으로 설치해야 합니다. 아래 명령어로 PyTorch를 설치할 수 있습니다.

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

그 외에도 CPU 버전의 PyTorch를 설치하고자 한다면 단순히 pip install torch torchvision torchaudio를 사용하면 됩니다.

3. YOLO 모델 로드 및 설정하기

YOLOv5가 성공적으로 설치되었다면, 다음 단계는 사전 학습된 YOLO 모델을 로드하고 설정하는 것입니다.

3.1 모델 로드하기

YOLOv5에서 사전 학습된 모델은 기본적으로 yolov5s.pt, yolov5m.pt, yolov5l.pt, yolov5x.pt의 네 가지 버전을 제공합니다. 여기서 s, m, l, x는 각각 small, medium, large, extra large를 나타냅니다. 다음 코드를 통해 YOLOv5 모델을 로드할 수 있습니다.

import torch

# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

3.2 이미지에서 객체 탐지하기

로드한 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 탐지하는 방법은 간단합니다. 먼저 이미지를 입력으로 받아서 모델에 전달하면 됩니다. 탐지된 객체는 바운딩 박스와 레이블로 표시됩니다.

# 이미지 경로
img_path = 'path/to/your/image.jpg'

# 이미지 로드 및 객체 탐지
results = model(img_path)

# 결과 출력
results.print()  # 탐지된 객체 정보 출력
results.show()   # 탐지된 객체가 표시된 이미지 출력

탐지된 객체는 아래처럼 표시됩니다. 각 바운딩 박스에는 클래스ID와 신뢰도가 표시됩니다.

3.3 동영상 파일에서 객체 탐지하기

YOLOv5는 동영상 파일에서도 객체 탐지를 수행할 수 있습니다. 다음 코드를 활용하여 동영상에서 객체를 탐지할 수 있습니다.

video_path = 'path/to/your/video.mp4'

# 동영상 파일에서 객체 탐지
results = model(video_path) 

# 결과를 창에서 보여주기
results.show()  # 탐지 결과 출력

3.4 실시간 객체 탐지

웹캠을 사용하여 실시간으로 객체를 탐지하는 것도 가능합니다. 다음 코드는 OpenCV 라이브러리를 활용하여 실시간 객체 탐지를 구현한 예제입니다.

import cv2

# 웹캠 열기
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()  # 웹캠으로부터 프레임 읽기
    if not ret:
        break
    
    # 탐지하기
    results = model(frame)
    
    # 결과를 이미지로 변환
    annotated_frame = results.render()[0]
    
    # 이미지 보여주기
    cv2.imshow('YOLOv5 Webcam Detection', annotated_frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 'q' 키를 눌러 종료
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. YOLOv5의 다양한 설정

YOLOv5는 다양한 옵션을 제공하여 사용자 맞춤형 객체 탐지를 가능하게 합니다. 설정할 수 있는 주요 인자들은 다음과 같습니다:

• conf_thres: 신뢰도 임계값. 탐지 결과의 신뢰도가 이 값 이상일 경우만 결과로 나옵니다.
• iou_thres: IoU(Intersection over Union) 임계값. 탐지된 객체 간 중복을 줄이는 데 사용됩니다.
• device: 모델을 실행할 장치(GPU/CPU)를 지정합니다.
• half: 반 정밀도(half precision) 실행 여부. GPU에서 메모리를 절약하는 데 유용합니다.

이를 통해 탐지의 성능을 조정할 수 있습니다. 다음은 이러한 인자를 활용하여 객체 탐지를 수행하는 예입니다.

results = model(img_path, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4, device='cuda:0')  # GPU 사용 시

4.1 사전 학습된 모델 변형

YOLOv5는 훈련된 모델 외에도 원하는 데이터셋으로 Fine-tuning을 하여 사용할 수 있는 기능도 제공합니다. 이를 통해 특정 객체 탐지 성능을 더욱 높일 수 있습니다.

5. 결론

YOLOv5는 설치와 사용이 간편하면서도 뛰어난 성능을 demonstrably 제공합니다. 본 포스팅에서는 YOLOv5 설치 방법과 사전 학습된 모델 로드, 객체 탐지를 수행하는 방법을 설명하였습니다. 다양한 설정을 통해 성능을 조정하여 최적의 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

YOLO를 이용하여 다양한 연구나 프로젝트에 활용하시길 바랍니다. 추후 YOLO를 이용한 실전 프로젝트나 데이터셋 준비 방법에 대해서도 다루어 보겠습니다.

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지 알고리즘 중 하나로, 고속 처리 속도와 높은 정확도로 유명합니다. 본 강좌에서는 YOLO를 다양한 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow, Darknet 등)에서 설치하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. YOLO 개요

YOLO는 단일 신경망을 사용하여 이미지를 격자(grid)로 나누고, 각 격자에서 객체를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이러한 접근 방식은 YOLO가 실시간 객체 탐지에 효과적일 수 있도록 합니다. 또한 YOLO는 다양한 버전을 제공하며, 각 버전은 특정 용도에 최적화되어 있습니다.

2. YOLO 설치 전 준비 사항

설치를 시작하기 전에, YOLO를 실행할 시스템과 필요한 라이브러리에 대한 준비가 필요합니다.

• 운영 체제: Linux 또는 Windows (Linux 추천)
• Python: 3.6 이상
• CUDA 및 cuDNN (GPU 가속을 원하는 경우)

3. YOLO 설치 방법

3.1. Darknet에서 YOLO 설치

Darknet은 YOLO의 공식 프레임워크입니다. 설치가 간단하고 속도가 빠릅니다. 아래의 단계를 따라 Darknet을 설치합니다.

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make

이후 YOLOv4 모델을 다운로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.

wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/yolov4/yolov4.weights

이제 Darknet을 실행하여 YOLO를 실행할 수 있습니다.

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

3.2. PyTorch에서 YOLO 설치

PyTorch는 머신 러닝 프레임워크 중 하나로, YOLO를 사용하는 데 매우 인기가 많습니다. PyTorch에서 YOLO를 설치하는 방법은 다음과 같습니다.

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

YOLOv5 모델을 다운로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images

3.3. TensorFlow에서 YOLO 설치

TensorFlow에서 YOLO를 사용하기 위해서는 TensorFlow용 YOLO 구현체를 클론해야 합니다.

git clone https://github.com/hungtcs/yolov3-tf2.git
cd yolov3-tf2
pip install -r requirements.txt

YOLO 모델을 다운로드하고 테스트하려면 아래 명령어를 실행하세요.

python predict.py --image_file data/images/image.jpg --output_file output.jpg

3.4. YOLO 설치 문제 해결

설치 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 일반적으로 발생하는 오류와 해결 방법은 다음과 같습니다.

• CUDA 오류: CUDA가 제대로 설치되었는지 확인하고, GPU 드라이버를 최신 버전으로 업데이트하세요.
• 의존성 오류: 각 프레임워크의 요구 사항을 충족하는지 확인하고, 필요 패키지를 모두 설치하세요.

4. YOLO 설정

설치한 후, 각 프레임워크에서 YOLO를 설정하고 사용하기 위해 필요한 몇 가지 설정을 할 수 있습니다.

4.1. Darknet 설정

Darknet의 경우, cfg/yolov4.cfg 파일을 수정하여 하이퍼파라미터를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size) 등을 설정할 수 있습니다.

4.2. PyTorch 설정

PyTorch에서는 모델 학습을 위한 하이퍼파라미터와 커스텀 데이터셋으로의 변환을 위한 Config 파일이 필요합니다.

4.3. TensorFlow 설정

TensorFlow에서는 config.py 파일을 사용하여 다양한 모델 하이퍼파라미터를 수정하고, 전처리 조건을 설정할 수 있습니다.

5. YOLO 사용 예제

YOLO를 설치하고 설정한 후, 실제로 객체 탐지를 수행하는 간단한 예제를 소개합니다.

# PyTorch YOLOv5 사용 예제

import torch

# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5:v5.0', 'yolov5s')

# 이미지에서 객체 탐지
results = model('data/images/image.jpg')

# 결과 출력
results.show()

6. 결론

본 강좌에서는 YOLO를 Darknet, PyTorch, TensorFlow에서 설치하고 설정하는 방법에 대해 알아보았습니다. 다양한 프레임워크에서 YOLO를 사용하여 실시간 객체 탐지 시스템을 구축할 수 있습니다. 각 프레임워크마다 설치 방법과 설정이 다르므로, 필요에 따라 적절한 방법을 선택하여 사용하시기 바랍니다.

7. 추가 자료

• Darknet YOLO 공식 문서
• YOLOv5 GitHub 레포지토리
• TensorFlow 객체 탐지 API 문서

YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지 분야에서 가장 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. YOLO는 단일 신경망을 사용하여 이미지 내에서 객체를 실시간으로 감지하는 방식으로 작동합니다. 본 글에서는 YOLO를 활용하여 멀티태스킹 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 모델은 객체 위치 추정과 세부 분류 작업을 결합하여 실용적인 애플리케이션을 만드는 데 초점을 맞춥니다.

1. 멀티태스킹 모델 구축의 필요성

단일 작업만 수행하는 모델보다는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있는 멀티태스킹 모델이 더 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, 자동차를 인식하는 모델이 있을 때, 이 자동차의 종류(세부 분류)와 위치(경계 상자)를 동시에 감지할 수 있다면, 더 적은 자원으로 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

2. YOLO 구조 이해하기

YOLO는 크게 3개의 주요 구성 요소로 나뉩니다:

• 백본 네트워크(Backbone Network): 입력 이미지를 추출하기 위한 CNN 기반의 네트워크입니다. 일반적으로 Darknet-53이 사용됩니다.
• 리그레션 헤드(Regression Head): 객체의 위치 정보를 추정하기 위한 레이어입니다. 예를 들어, 경계 상자의 좌표를 예측합니다.
• 클래스 헤드(Class Head): 객체의 클래스를 분류하기 위한 레이어입니다. 다양한 객체 인식 작업을 가능하게 합니다.

3. 환경 설정

pip install tensorflow opencv-python matplotlib

위 명령어를 통해 필요한 라이브러리를 설치합니다. TensorFlow는 YOLO 모델을 구현하는 데 사용할 것이며, OpenCV는 이미지를 처리하는 데 도움을 줄 것입니다.

4. 데이터셋 준비

YOLO 모델을 학습시키기 위해서는 적절한 데이터셋이 필요합니다. COCO 데이터셋이나 PASCAL VOC 같은 공개 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 각 이미지에는 객체의 경계 상자와 해당 클래스 레이블이 포함되어 있습니다.

4.1 데이터셋의 구조

데이터는 일반적으로 다음과 같은 구조로 저장됩니다:

• images/ (이미지 파일)
• labels/ (라벨 파일, 각 이미지당 하나의 텍스트 파일)

5. YOLO 모델 구현

모델을 구현하기 위해 TensorFlow의 Keras API를 활용합니다. YOLO를 사용하는 데 도움이 되는 다양한 오픈소스 구현이 있으나, 여기서는 기본적인 구조를 직접 구현해보겠습니다.

import tensorflow as tf

def create_yolo_model(input_shape=(416, 416, 3)):
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    
    # Backbone Network (Feature Extraction)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(inputs)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)

    # Additional Layers...
    
    # Regression Head
    regression_output = tf.keras.layers.Conv2D(4, (1, 1), activation='sigmoid')(x)  # x, y, w, h

    # Class Head
    class_output = tf.keras.layers.Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax')(x)  # Class probabilities

    model = tf.keras.Model(inputs, [regression_output, class_output])
    return model

# 모델 생성
yolo_model = create_yolo_model()
yolo_model.summary()
    

6. 학습 과정

YOLO 모델을 학습시키기 위해 손실 함수를 정의하고, 옵티마이저를 설정해야 합니다. 일반적으로 YOLO에서는 위치 추정과 클래스 분류에 대한 손실 함수를 결합합니다.

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # y_true: 실제값 (위치, 클래스)
    # y_pred: 예측값 (위치, 클래스)

    # 손실 계산
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))  # 위치 손실
    return loss

# 모델 컴파일
yolo_model.compile(optimizer='adam', loss=[custom_loss, 'sparse_categorical_crossentropy'])
    

7. 모델 학습

데이터셋을 준비하고 모델을 학습하는 과정입니다.

# 데이터셋 로드
# train_images, train_labels = load_dataset()

# 모델 학습
yolo_model.fit(train_images, train_labels, epochs=50, batch_size=16)
    

8. 결과 평가 및 예측

학습이 완료된 모델을 평가하고 예측을 수행합니다. 예측 결과는 경계 상자와 클래스 레이블을 포함합니다.

def predict_image(image):
    image = preprocess(image)  # 이미지 전처리
    pred_bbox, pred_class = yolo_model.predict(image)
    return pred_bbox, pred_class

# 예측 수행
pred_bbox, pred_class = predict_image(test_image)
    

9. 실용적인 애플리케이션 만들기

이제 YOLO 모델을 사용하여 다양한 실용적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 객체 추적, 자율주행 자동차, 보안 감시 시스템 등이 있습니다.

9.1 실시간 객체 감지 예제

import cv2

# 비디오 캡처
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    pred_bbox, pred_class = predict_image(frame)
    # 경계 상자 그리기...
    
    cv2.imshow('YOLO Object Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
    

10. 결론

YOLO를 활용한 멀티태스킹 모델 구축은 효과적인 객체 감지 및 분류 작업을 가능하게 합니다. 본 강좌에서는 YOLO의 기본 원리와 구현 방법에 대해 알아보았습니다. 다양한 실제 응용프로그램에 YOLO를 적용하여 더 발전된 애플리케이션을 만들어 보세요.

참고자료

• Redmon, J., et al. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.
• TensorFlow Documentation.