반응형
영상을 객체감지를 했고 출력물은 다음과 같다.
결과를 출력하는 부분에 있어서는 yolov5는 yolov8보다 확실하게 불편하다.
yolov8는 자체적으로 YOLO 패키지를 지원하여 결과를 알기 쉽게 저장하는데 yolov5는 그런 지원은 없고, detect.py 실행 시 옵션에서 save-txt, save-csv 옵션을 선택한다고 해도 위 사진처럼 출력되어 활용하기가 되게 번거롭다.
https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/pytorch_hub_model_loading/#before-you-start
PyTorch Hub
Detailed guide on loading YOLOv5 from PyTorch Hub. Includes examples & tips on inference settings, multi-GPU inference, training and more.
docs.ultralytics.com
yolov5에서 결과물을 그나마 활용 가능한 형태로 출력하게 해주는 PyTorch Hub의 튜토리얼을 보면 이미지 파일만이 클래스 집계가 가능하다.
동영상 파일 detection에 대한 클래스 개수 집계가 전혀 되지 않는다.
성능 이전에 이 부분 때문에 yolov8이 더욱 매력이 느껴진다.
반응형
'프로그래밍 > 데이터 사이언스 공부' 카테고리의 다른 글
| YOLOv8 Detection WARNING ⚠️ NMS time limit (0) | 2023.09.18 |
|---|---|
| YOLOv8 객체 탐지 시 zsh: killed 오류 (0) | 2023.09.18 |
| CUDA, cuDNN, PYTORCH 설치 참고 링크 (0) | 2023.09.18 |
| roboflow 이미지 업로드 시 개수 제한 주의 (0) | 2023.09.17 |
| YOLOv8 사용해보기 (0) | 2023.09.17 |