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컴퓨터비전/실습

[컴퓨터비전/실습] YOLOv8을 이용한 Head Detection 간단 실습

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https://github.com/ultralytics/ultralytics

 

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

github.com

 

개발환경 세팅

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git --recursive
cd ultralytics

pip install ultralytics

# 개발환경 구축 테스트
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

 

 

Train Dataset 준비

https://universe.roboflow.com/csgo-head-detection/head-datasets

 

Head datasets Object Detection Dataset by CSGO Head Detection

2390 open source head images. Head datasets dataset by CSGO Head Detection

universe.roboflow.com

Roboflow에 로그인 후, 제공하는 Head Dataset을 YOLOv8 format으로 다운로드하여 준비

data.yaml 파일 확인 후, train, val, test가 올바른 경로에 있는지 확인

 

Train

yolo train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=10 imgsz=640

 

 

train 과정이 모두 완료되면, runs/detect/train/weights 파일에 best.pt라는 custom 모델 생성됨

 

Test Dataset 준비

AI-Hub

 

AI-Hub

샘플 데이터 ? ※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되

www.aihub.or.kr

AI Hub에서 제공하는 “버스 승객 승하차 영상” 중, OpenPose 테스트를 위해 버스 내부를 촬영한 영상 데이터만 다운로드

 

Test

yolo predict model=[best.pt 경로]/best.pt source='[test 영상 경로]'
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