[yolo] yolov5 설치 및 기본 설정

0. yolov5 파일 다운로드

https://github.com/ultralytics/yolov5

GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

 

github에 있는 yolov5 파일을 다운로드 합니다.

 

 

 

1. 환경 설정

Clone repo and install requirements.txt in a Python>=3.7.0 environment, including PyTorch>=1.7.

yolov5로 학습을 위한 환경 설정 작업이 필요합니다.

 

우선 python, cuda(Nvidia GPU 사용 시), pytorch 등의 설치가 필요합니다.

 

각각의 설치 방법은 아래 링크를 참고하여 진행하시면 됩니다.

 

곧바로 설치를 진행하면 오류 등이 발생하였을 때 재설치가 번거로울 수 있으니 저는 가상환경에 설치를 진행하였으며, Anaconda를 사용하였습니다.

 

첫 번째 링크인 Cuda 설치 방법에서 Tensor 설치 전 까지만 진행하시고, 나머지 두 개를 참고하셔서 가상환경 생성 및 활성화 후, Pytorch를 설치해주시면 되겠습니다.

 

자신에게 알맞은 버전으로 설치만 진행하면 되니 별다른 어려움은 없으실 것입니다.

 

※ 저는 python 3.8.0, cuda 11.2 버전을 사용중입니다.

 

https://angelplayer.tistory.com/310

[Cuda] Tensorflow GPU 딥러닝 개발 환경 구축 하기

 

https://angelplayer.tistory.com/228

[Anaconda] 가상환경 생성 & 사용법

 

https://pytorch.kr/get-started/locally/

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

 

 

- python Version 확인방법
$ python -V

- PyTorch Version 확인방법
$ python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)

환경 설치가 제대로 이루어졌는지는 위 방법을 통해 확인이 가능합니다.

 

 

이때 PyTorch의 경우 [Version+CPU]로 출력이 되면 학습을 CPU로 진행하기 때문에, Pytorch를 Cuda 버전에 맞게 다시 설치하시기 바랍니다.

 

 

$ cd ---
$ pip install -r requirements.txt

다음으로 폴더 위치 변경 후, 동봉된 requirements.txt 파일을 사용해 라이브러리를 설치합니다.

 

 

이제 모든 설정이 완료되었습니다.