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detect.py 파일에서 test 할 때마다 runs/detect/exp~ 경로로 새로운 파일을 계속 생성해주길래 test 한 결과를 한 파일로 모을 수 있도록 코드를 수정했다 # Directories save_dir = Path(project)/'result' save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) #save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok) # increment run #(save_dir / 'labels').mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir 더보기 내가 참고한 글 ! YOLO V5 환경 셋팅 및 모델 아키텍쳐 분석하기 작성자 : 한양대..

YOLOv5 Training 1. YOLOv5 git clone git clone # clone cd yolov5 pip install -r requirements.txt # 필요한 패키지 설치 2. dataset roboflow에서 image와 label이 이미 있어서 다운받아줬다 yolo v5 pothole detection median blur Object Detection Dataset by Parth Choksi 817 open source potholes images. yolo v5 pothole detection median blur dataset by Parth Choksi universe.roboflow.com images labels 3. coco128.yaml 파일 수정 train: ..

일단 필요한 모듈들 import 해주기 ! import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt YOLO 로드 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") classes = [] with open("coco.names", "rt",encoding = "UTF8") as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()] layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i-1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] colors = np.random...