colab에서 yolov5를 이용하여 데이터 학습시키기

저번에 파이참에서 열심히 깔았는데 수빈이가 colab이 훨 간단하대서 colab으로 냉큼 갈아탔다.

 

오늘 한 일 

1. 구글 드라이브에 폴더 생성하기 -> colab에서 mount시키기

2. 구글에서 펩시콜라 사진 100장 저장

3. labelimg에서 이미지 라벨링 작업

https://periar.tistory.com/236#google_vignette

Google Colab 에서 Yolov3 학습하기

img 파일, label 파일 따로 만들고 txt 파일의 class 정보를 수정하자

일일이 100장 다하면 됨

+

4. colab에 yolov5 설치후 이동

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

%cd yolov5 
!pip install -r requirements.tx

 

5. 라벨링한 이미지파일이랑 txt 파일을 구글 드라이브에 올려주기

labelImg 이용해서 데이터 만들고 YOLOv5 학습시키기

출처 : 수파고

5. 학습시키기

!python train.py --data ../drive/MyDrive/dataset/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --batch 8 --epochs 200 --name pepsi

 

기다려...

6. 검증하기

!python val.py --data "../drive/MyDrive/dataset/data.yaml" --img 1280 --weights "/content/yolov5/runs/train/pepsi/weights/best.pt"

 

 

7. 예측하기

!python detect.py --img 1280 --weights "/content/yolov5/runs/train/pepsi/weights/best.pt" --source "/content/drive/MyDrive/testimg/test111.png"

이상한 것까지 pepsi로 인식되네 ....뭐임

,,,

좀 더 많은 학습이 필요한듯 하다.

껄껄

 

 

+ zip파일로 따로 백업해두기

!zip -r /content/yolov5.zip /content/yolov5