인프런 커뮤니티 질문&답변

https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

YOLOv5 locates labels automatically for each image by replacing the last instance of /images/ in each image path with /labels/. 

yolov5 공식 홈페이지 - 커스텀 데이터 부분에서 이런 부분을 봤네요

우선 label폴더와 image폴더를 복수형인 labels, images로 바꿔주시고 

train.txt, valid.txt 내부의 경로도 맞게 바꿔주세요

그리고 실행한번 해보시구 오류가 발생하면 알려주세요

image폴더 label폴더 data.yaml train.txt valid.txt 내부구조이고, 맨마지막 코딩 오류 입니다!! 강사님 말씀대로 다 되어있는 것 같은데, 오류가 발생합니다 ㅠㅠ

%cd /content/yolov5/

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data /content/dataset/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name braille_results

교육내용 외 과정이다 보니 여러가지 문제가 생기셔서 힘드셨을텐데 열심히 해주셔서 감사하네요

우선 방금 올려주신 부분은 해당 함수가 향후 사라질 예정이니 사용하지말라는 경고이지만

아직은 사용하셔도 문제는 없습니다 (YAMLLoadWarning은 경고의 표시입니다)

결과도 잘 변경된 것 같네요!

천천히 해보도록 하죠

저도 해당 파일의 전체 내용을 파악할 수 없어서 제한적인 도움을 드릴텐데

image폴더 label폴더 data.yaml train.txt valid.txt

내부 구조를 알려주시면 감사하겠습니다

우선 흐름에 대해서 말씀드리면

제가 안내해드린 교육내용에서는 custom.yaml이라는 파일을 만들고 안에 

Train:

valid:

nc:

names:

이렇게 해주었던 부분을 유튜브에서는 data.yaml으로 사용했습니다 

Train과 valid의 경우 잘 변경해주셨습니다

아마 그대로 가져오셔서 pistol이 들어가 있을것으로 생각되는데

data['names'] = ['youritem'] 이렇게 본인의 아이템을 넣어주세요

(저의 경우 energybar)

여러개이실 경우 (3개였다면)

data['nc'] = 3

data['names'] = ['item1', 'item2', 'item3']

으로 해주시면 됩니다

또한 train과 valid의 경로 폴더를 train.txt와 valid.txt 의 경로로 설정해주셔서 해당 파일을 읽을 수 있도록 

연결해주는 과정이 필요합니다 

잘 하셨을것 같은데 이 부분에서 경로 문제가 없었는지 잘 봐주시구요

>> train.txt 예시

/content/dataset/image/abc1.jpg

/content/dataset/image/abc2.jpg

세팅 맞춰주신 후에 한번 돌려봐주세요

지금까지 잘하고 계십니다

이부분에서 먼저 오류가 뜬 것 같습니다..

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:3: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details.

This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

답변감사합니다!

코랩으로 image와 label, custom.yaml을 드라이브에이동후 옮겨서 링크 올려주신대로 따라했는데,

아래와 같이 오류가뜹니다ㅠㅠ... label문제인가요??

처리 과정이 순식간에 지나가서 제가 확인을 못했네요

y는 yes를

c는 channel을 의미하는것으로

conda install -yc anaconda seaborn pandas

anaconda 채널에서 seaborn pandas를 설치한다는 표현입니다

아마 저의 경우 미리 설치되어 있던 부분에서 간과하고 넘어간 것 같습니다 

conda install -yc conda-forge protobuf && pip3 install onnx==1.6.0

이 부분은

conda install -yc conda-forge protobuf

pip install onnx

로 나누어 설치해주시고 1.6.0 버전이 사라짐에 따라 설치오류가 생긴것같습니다.

pycocotools는 지금도 오류가 좀 생기는데

"""

우선 비주얼 스튜디오부터 설치를 해주세요

https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/

에 가셔서 설치하실때 

build tools, redistributable update, windows10sdk 

세개 클릭하시고 설치부탁드립니다

pip install pycocotools 해보시고

이후에도 안되시면....

제가 봤을땐 아나콘다를 한번 정리해야할것같습니다. <<- 이게 효과가 좋습니다 (^*^)

C:/users/admin/anaconda 폴더 삭제하시고

아나콘다 지우신후 다시 설치하시고 설치파일 다시해보셔요 ㅎㅎ

"""

이렇게 한번 해주시고 에러가 발생할 경우 

스크린샷과함께 다시금 부탁드립니다

구글 코랩경우에는 내용의 흐름 자체는 

데스크탑과 크게 차이가 나지 않으나

구글드라이브로 데이터(이미지)를 전부 옮기고

코랩에 드라이브를 연동시켜 데이터를 읽고 쓰는 과정만 이해하시면 

다른 과정은 비슷합니다

colab에서

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

하신후에 

아래에 

코랩 환경으로 할 수 있음을 보여주신 

빵형의 개발도상국 님의 영상이 있습니다

https://www.youtube.com/watch?v=T0DO1C8uYP8

저보다 깔끔하게 정리해주셨고 도움이 많이 될 것 같아서 남겨드립니다!

혹여나 하시다가 막히시는 부분이 있으시면 언제든 물어봐주세요!