문제 YOLOv5 구현

[Batwan01]

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[UltralyticsAssistant]

👋 안녕하세요 @Batwan01, YOLOv5 🚀에 관심을 가져주셔서 감사합니다!

Tutorials를 방문하여 시작해 보세요: Tutorials. 여기에는 Custom Data Training과 같은 간단한 작업부터 Hyperparameter Evolution과 같은 고급 개념까지 다양한 빠른 시작 가이드가 있습니다.

🐛 버그 리포트인 경우, 디버깅에 도움이 되는 최소 재현 가능한 예제를 제공해주세요.

❓ 커스텀 트레이닝 질문인 경우, 데이터셋 이미지 예제 및 트레이닝 로그와 함께 가능한 많은 정보를 제공해 주세요. 또한 최고의 훈련 결과를 위한 팁을 따르고 있는지 확인해 주세요.

요구 사항

Python>=3.8.0과 모든 requirements.txt에 나열된 패키지가 설치된 환경이 필요합니다, 특히 PyTorch>=1.8가 포함되어 있습니다. 시작하려면:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

실행 환경

YOLOv5는 다음과 같은 최신 검증된 환경에서 실행할 수 있습니다 (모든 종속성 포함 CUDA/CUDNN, Python, 그리고 PyTorch 미리 설치):

• Notebooks with free GPU:
• Google Cloud Deep Learning VM: GCP Quickstart Guide
• Amazon Deep Learning AMI: AWS Quickstart Guide
• Docker Image: Docker Quickstart Guide

상태

이 배지가 초록색이면, 모든 YOLOv5 GitHub Actions Continuous Integration (CI) 테스트가 현재 성공적으로 진행 중임을 의미합니다. CI 테스트는 YOLOv5의 training, validation, inference, export, 그리고 benchmarks 의 올바른 작동을 검증하며, macOS, Windows, Ubuntu에서 매 24시간 및 각 커밋마다 수행됩니다.

새로운 YOLOv8 🚀 소개

최신 최첨단(SOTA) 객체 탐지 모델인 YOLOv8 🚀 출시 소식을 전합니다!

YOLOv8는 빠르고, 정확하며 사용하기 쉬운 설계를 통해, 실시간 객체 탐지, 워크플로우 간소화, 프로젝트에서 새로운 정확성을 달성하기 위한 다양한 작업에 이상적인 선택입니다.

자세한 내용은 YOLOv8 문서를 참조하세요:

pip install ultralytics

이것은 자동화된 응답이며, Ultralytics의 엔지니어가 곧 더 도와드릴 것입니다. 😊