첫번째 트랙 과정

YOLOV8을 이용해 이미지속 객체 탐지를 진행하는 과정입니다.

미리 학습된 가중치를 이용해 예측을 하고 필요한 레이블 정보만 csv로 저장합니다.

Conda환경 세팅, ultralytics, shapely가 정상적으로 설치되어야 다음 과정 수행이 가능합니다.

본문의 README.md의 설치를 완료했다면 다음 과정을 수행해주세요.

과정

main.py을 열어줍니다.
input_orgin_tif_folder에는 예측할 이미지들이 있는 폴더로 설정해줍니다.
output_folder에는 저장할 경로로 설정해줍니다.
미리 설치해둔 가상환경을 통해 main.py를 실행해줍니다.
설치 후, 저장경로에 예측된 이미지가 저장됩니다.
또한, 이미지내의 객체 정보를 포함하는 다음과 같은 output.csv가 저장됩니다.

id: 검출된 객체 id
pic_name: 검출된 객체가 포함된 이미지 파일 이름
class: 검출된 객체의 라벨 번호
x: 폴리곤의 무게중심 x좌표
y: 폴리곤의 무게중심 y좌표
x_min: 바운딩 박스의 좌상단 x좌표
y_min: 바운딩 박스의 좌상단 y좌표
x_max: 바운딩 박스의 우하단 x좌표
y_mas: 바운딩 박스의 우하단 y좌표