moo-nerim

YOLOv5를 사용하여 모델 학습 중 output의 label 수정이 필요한 경우에 대한 해결법입니다. 우선 YOLOv5를 학습시키고 난 후에, 학습된 모델을 사용하여 이미지 결과를 확인하는 단계입니다. yolov5 폴더에 내장된 detect.py 를 사용하여 이미지를 예측하기 위해 아래와 같은 코드를 작성합니다. !python detect.py --weights "/content/yolov5/runs/train/tree_results/weights/best.pt" --source "/content/test.jpg" 예측할 때는 모델의 경로(–weights) 즉, 학습된 모델의 가중치 파일이 저장된 경로를 입력합니다. 가중치 파일이 저장된 위치는 조금씩 다를 수 있지만, 보통 runs/train 폴더 안..