Software Engineer English & Software Engineering Blog - Sean

YOLOE를 사용해 제로샷 프롬프트 객체 검출을 해 보자.

먼저 Git과 CLIP이 설치되어 있어야 한다.

Git 설치

CLIP 설치: pip install git+https://github.com/ultralytics/clip.git

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["cup", "chair", "book", "pen", "bottle"])
results = model.predict("office.jpg")

results[0].show()

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["traffic light", "car", "tree"])
results = model.predict("street.jpg")

results[0].show()

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["tree"])
results = model.predict("tree.jpg")

results[0].show()

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["android"])
results = model.predict("android.jpg")

results[0].show()

프롬프트를 android figure로 바꿔보자.

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["android figure"])
results = model.predict("android.jpg")

results[0].show()

프롬프트를 green android figure로 바꿔보자.

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["green android figure"])
results = model.predict("android.jpg")

results[0].show()

프롬프트를 "red android figure", "green android figure"로 바꿔보자.

from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26l-seg.pt")
model.set_classes(["red android figure", "green android figure"])
results = model.predict("android.jpg")

results[0].show()

OpenCV를 이용해 영상에서 원하는 객체를 검출해 보자.

import cv2
from ultralytics import YOLOE

model = YOLOE("yoloe-26n-seg.pt")
cap = cv2.VideoCapture("Cars_On_Highway.mp4")

while cap.isOpened():
	success, frame = cap.read()

	if success:
		model.set_classes(["car"])
		results = model.predict(frame, verbose=False)
		cv2.imshow("frame", results[0].plot())

		if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
			break
	else:
		break

Raspberry Pi Pico를 사용해 보자.

만약 파일 익스플로러에 Pico가 표시되지 않는다면 BOOTSEL 버튼을 누른 상태에서 컴퓨터에 연결한다.

Raspberry Pi Documentation

MicroPython is a full implementation of the Python 3 programming language that runs directly on embedded hardware like Raspberry Pi Pico. You get an interactive prompt (the REPL) to execute commands immediately via USB Serial, and a built-in filesystem. The Pico port of MicroPython includes modules for accessing low-level chip-specific hardware.

Thonny

Run 버튼을 클릭했으므로 소스가 저장되고 나면 바로 실행된다.

Pico에 달려있는 LED(GP25)가 1초 간격으로 깜빡인다.

RP2040-Zero는 Raspberry Pi Pico와 Pinout이 다르고 단색 LED가 아닌 WS2812 RGB LED(GP16)가 사용되었다.

단색 LED가 아니기 때문에 간단한 Blink.py 예제는 동작하지 않는다.

조금 복잡한 WS2812 Test Code로 RGB값 변화를 확인할 수 있다.