YOLO
An MIT License of YOLOv9, YOLOv7, YOLO-RD
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.md
- feature_suggestion.md
- other_issue.md
- pull_request_template.md
- deploy.yaml
- develop.yaml
- docker.yaml
- image.png
- visualize.png
- hf_demo.py
- .dockerignore
- Dockerfile
- requirements-locked.txt
- 0_quick_start.rst
- 1_introduction.rst
- 2_installations.rst
- 0_allIn1.rst
- 1_setup.rst
- 2_buildmodel.rst
- 3_dataset.rst
- 4_train.rst
- 5_inference.rst
- 0_object_detection.rst
- 1_segmentation.rst
- 2_classification.rst
- 0_model.rst
- 1_data_augment.rst
- 2_loss.rst
- 3_task.rst
- 1_deploy.rst
- 2_onnx.rst
- 3_tensorrt.rst
- 0_small_object.rst
- 1_version_convert.rst
- 2_IPython.rst
- 0_solver.rst
- 1_tools.rst
- 2_module.rst
- 3_config.rst
- 4_dataloader.rst
- conf.py
- CONTRIBUTING.md
- HOWTO.md
- index.rst
- make.bat
- Makefile
- requirements.txt
- notebook_inference.ipynb
- notebook_smallobject.ipynb
- notebook_TensorRT.ipynb
- notebook_train.ipynb
- sample_inference.py
- sample_train.py
- test_module.py
- test_yolo.py
- test_data_augmentation.py
- test_data_loader.py
- test_dataset_preparation.py
- test_drawer.py
- test_loss_functions.py
- test_solver.py
- test_bounding_box_utils.py
- test_module_utils.py
- conftest.py
- coco.yaml
- dev.yaml
- mock.yaml
- rd-9c.yaml
- v7.yaml
- v9-c-cls.yaml
- v9-c-seg.yaml
- v9-c.yaml
- v9-m.yaml
- v9-s.yaml
- v9-t.yaml
- inference.yaml
- train.yaml
- validation.yaml
- __init__.py
- config.py
- config.yaml
- general.yaml
- module.py
- yolo.py
- __init__.py
- data_augmentation.py
- data_conversion.py
- data_loader.py
- dataset_preparation.py
- drawer.py
- format_converters.py
- loss_functions.py
- solver.py
- __init__.py
- bounding_box_utils.py
- dataset_utils.py
- deploy_utils.py
- logger.py
- logging_utils.py
- model_utils.py
- module_utils.py
- solver_utils.py
- __init__.py
- lazy.py
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- .readthedocs.yaml
- LICENSE
- pyproject.toml
- README.md
- requirements-dev.txt
- requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/MultimediaTechLab/YOLO
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd YOLO
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install git+https://github.com/WongKinYiu/YOLO.git
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f docker/Dockerfile -t yolo .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 yolo
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install git+https://github.com/WongKinYiu/YOLO.git
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
yolo task.data.source={Any Source} # if pip installed
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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