Roboflow이용해서 이미지 분류해보기

먼저, Roboflow에서 사용할저, Roboflow 유니버스에서 사용할 주제를 선택한후, 주피터 코드로 다운로드 한다

 

#라이브러리 설치
!pip install roboflow
from roboflow import Roboflow

#다운받은 주피터 코드이다 yolov11버전을 선택해서 다운받았다
rf = Roboflow(api_key="")
project = rf.workspace("mohamed-traore-2ekkp").project("face-detection-mik1i")
version = project.version(24)
dataset = version.download("yolov11")

#모델링 라이브러리 설치
!pip install ultralytics
#####################################
## 10/30 기준 해당 설정 필요
import os
os.environ['WANDB_MODE'] = 'disabled'
#####################################

from ultralytics import YOLO, settings

 

이 이후에 추가로 데이터셋 경로를 수정해야한다(필요하다면)

원래 경로인 

'/content/datasets'

에서 

settings['datasets_dir'] = '/content/'

settings

그냥 content로 경로를 바꿔주었다

 

# 모델 구조 및 사전 학습 가중치 선택
model = YOLO('yolo11n.pt')

model.train(model='/content/yolo11n.pt',
            data='/content/Face-Detection-24/data.yaml',
            epochs=10,
            )
            
            
# 예측하기

file_path = '예측하고싶은 이미지 경로'

results = model.predict(source=file_path,
                        conf=0.1,    # 기본값이 0.25
                        iou=0.9,     # 기본값이 0.7
                        save=True,
                        line_width=2
                        )

 

이렇게하면 예측한 이미지가 저장된다!!

 

roboflow에서 내가 직접 이미지를 넣어서 학습시킬수도 잇다~~