[라즈베리파이4] 라즈베리파이4에 yolov5 설치하기

https://dev-sunyo.tistory.com/6

[Raspberry Pi] 라즈베리 파이4 Yolov5 설치

 

이대로 하시면 됩니다.

근데 제가 이 순서대로 했는데 계속 설치가 안되더라고요?

 

그 이유는 바로

pip install -r requirements.txt

YOLOv5의 requirements.txt 설치는 라즈베리파이 32-bit OS에서는 안된다고 하더라고요!!!!!

 

pip install torch torchvision torchaudio

또한 라즈베리파이 32-bit OS에서는 설치가 안된다고 하네요..

 

 

그래서 저는 sd카드를 다시 포맷하고, 64-bit OS로 설치한 후 다시 진행해줬습니다..

2023.09.08 - [분류 전체보기] - 라즈베리파이4 sd카드 굽기

라즈베리파이4 sd카드 굽기

여러분은 조심하세요

 

 

 

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1. yolov5 클론 후, yolov5 폴더로 이동

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

 

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2. requirements.txt 설치

pip install -r requirements.txt coremltools tensorflow

 

 

 

그리고

requirements.txt를 설치할 때 시간이 많이 걸리니

cpu에 선풍기 바람 쐬주기

쿨러나 방열판 그것도 없다면 손선풍기를 라즈베리파이4 cpu에 잘 대주시길 바랍니다..

 

설치 완.

 

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3. 파이토치 dependency 설치?

sudo apt install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools

https://newsight.tistory.com/347

라즈베리파이 모델 4에 pytorch 설치하기

필수 패키지인 것 같은데 잘 몰라서 복붙 했습니다ㅜㅜ

 

패스워드를 쳐주면 실행됩니다.

 

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4. 테스트 하기

python3 detect.py --source data/image --weights

 

뭔가 실행이 된 것 같습니다!!

 

+

python detect.py

만 해도 실행이 됩니다!

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그렇다면 제가 학습시킨 모델 중 가장 성능이 좋았던 모델인 best.pt 파일을 가지고 직접 테스트를 해볼 건데요.

저는 아직 카메라가 연결되지 않았기 때문에 그냥 사진 하나를 다운 받아서 테스트해보겠습니다.

python detect.py --source /home/remote/Downloads/test.jpg --weights best.pt

만약 연결된 카메라와 하고 싶다면, --source 0을 사용하면 됩니다.

 

python detect.py --source [테스트할 파일이나 폴더 경로] --weights [모델 파일 경로]

 

경로는 yolov5 폴더 안이고,

저는 best.pt 파일을 yolov5 폴더 안에 넣어줬어요. 만약 yolov5 폴더에 없는 폴더나 파일을 사용한다면 test.jpg를 쓴 것처럼 절대 경로를 써주시면 됩니다~

 

 

절대경로는 원하는 폴더나 파일을 우클릭 하면 Path 찾을 수 있습니다

 

테스트 결과는 yolov5/runs/detect/exp에 저장이 됩니다.

 

 

 

 

제가 만든 모델은 객체 인식으로, 상품을 보여줬을 때 무엇인지 판단하는 것이었습니다.

파워에이드라는 결과가 나왔죠?

인식률은 좋게 나오지는 못했지만..

어쨌든 라즈베리파이4에서 모델 테스트까지 성공했습니다!!!

 

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그런데 cmd 창에서 말고 파이썬 코드에서 테스트를 진행하고 싶어서

새롭게 찾아봤습니다.

 

https://www.inflearn.com/questions/144094/python%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89

python에서 실행 - 인프런 | 질문 & 답변

 

import subprocess

command = "cmd에 적은 yolov5 테스트 코드"
subprocess.run(command, shell = True)
bashCmd = command.split()
process = subprocess.Poppen(bashCmd)

이렇게 파이썬 코드(.py)를 만들어주면 됩니다.

 

real.py

저는 똑같이 yolov5 폴더에 이 real.py를 넣어줬습니다.

 

그리고 cmd 창에서 쳐봅니다.

cmd에서

python detect.py 쭈루룩 쓰는 것과

python real.py 모두 객체 인식 테스트가 되었습니다.

 

결과 또한 똑같습니다~

완료!!!