RaspberryPi + YOLOv5

실습 사양

• 라즈베리파이4
• YOLOv5

 

파이썬 버전 확인

python --version

 

opencv 설치 필요

2022.05.05 - [RaspberryPi] - RaspberryPi + opencv

RaspberryPi + opencv

 

requirements.txt 설치

pip3 install -r requirements.txt

 

설치 명령어

sudo apt install libopenlas-dev libblas-dev m4 cmake python python3-dev python3-yaml python3-setuptools

위의 명령어에서 중간의 python을 cython으로 사용하기도 한다. 

그러나 명령어를 실행했을 때 cython 부분에서 에러가 발생해 python으로 실행했다. 

 

옵션 설정

export NO_CUDA=1
export NO_DISTRIBUTED=1
export NO_MKLDNN=1
export NO_BUILD_TEST=0
export MAX_JOBS=4

위의 명령어를 terminal에 그냥 입력하면 된다. 

 

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pytorch 설치

git clone https://github.com/pytorch/pytorch --recursive
cd pytorch
git checkout v1.7.0
git submodule update --init --recursive
python3 setup.py bdist_wheel

모든 명령어가 비슷하지만 마지막 명령어인 python3 setup.py bdist_wheel은 너무 오래걸린다. 

화면 자동 꺼짐 해제 후 진행하는 것을 추천한다.

2022.05.05 - [RaspberryPi] - RaspberryPi 화면 보호기(자동화면꺼짐설정)

RaspberryPi 화면 보호기(자동화면꺼짐설정)

 

cd pytorch 명령어로 작업 디렉터리를 pytorch로 이동한 뒤 위의 과정을 실행한다.

아래의 과정(yolo) 실행은 yolov5 디렉터리 내에서 진행해야 한다. 

cd yolov5 명령어로 디렉터리 이동 후 yolo를 실행한다. 

 

yolo 실행 확인

위의 과정 수행 후 yolo 실행이 정상적으로 실행되는지 확인하기 위한 명령어는 다음과 같다.

python3 detect.py --source data/image --weights yolov5s.pt --conf 0.25

 

카메라 연결

명령어 실행이 정상적으로 진행되면 카메라를 사용해 yolo를 실행한다.

위의 명령어에서 data/image를 숫자 0으로 변경한다.

 

숫자는 카메라를 의미하는 것으로 연결된 순서에 따라 첫번째 카메라는 0, 두번째 카메라는 1이다. 

연결된 카메라가 하나일 경우 0으로 설정하면 된다. 

python3 detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --conf 0.25

명령어를 실행하면 카메라 영상이 재생되는 창이 뜨며 영상이 재생됨과 동시에 물체를 인식한다.