Yolov8 - 테스트 동영상으로 예측하기

https://hyunsungstory.tistory.com/263

Yolov8 - 내 커스텀 데이터를 이용해 학습하기 / 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누기

위에서 학습을 시켜놓은 뒤 완성된 모델이 있다면 필요 라이브러리들을 Import 해준 이후에

import ultralytics
from ultralytics import YOLO

완성된 모델을 불러옵니다.

myModel = YOLO('C:\\Users\\your_path\\weights\\best.pt')

이후 type, len, names를 print 해보면 이전과 다르게 내 커스텀 데이터로 학습이 잘 되어있는 것을 확인할 수 있습니다.

이후 아래 코드를 통해 객체 검출 모델의 성능을 여러 방법으로 평가해봅니다.

metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map    # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps   # a list contains map50-95 of each category

이제 실제로 예측하는 코드를 작성해봅니다.

매개변수들은 아래 링크에서 자세하게 확인이 가능합니다.

https://docs.ultralytics.com/modes/predict/

Predict

results = myModel(source = 'C:\\Users\\your_video_path.mp4', save = True)
print(results)

예측하는 코드를 실행 했으면, 이제 내 로컬에서 바운딩 박스로 예측한 동영상 파일을 확인할 수 있습니다.

 

reference 

 

https://docs.ultralytics.com/

Home

https://www.youtube.com/watch?v=em_lOAp8DJE 

https://www.youtube.com/watch?v=IHbJcOex6dk