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딥러닝🤖/YOLO, Opencv 🐢8

[YOLO]#3 YOLO를 활용한 객체 탐지 (Custom하기)&구글코랩 이전 시간에 커스텀 데이터들을 학습시켜보는거 까지 해보았습니다. !./darknet detector train custom/custom_data.data custom/custom-train-yolo.cfg weights/darknet53.conv.74 -dont_show 위 명령어 실행시 대략 6시간 정도 걸린다고 하는데요,, 이 과정이 끝나면 자동으로 구글 코랩에 backup 폴더안에 weights 파일이 휘발성으로 저장된다고 합니다. (휘발성! 이기 때문에 반드시 6시간이나 학습 시켜서 나온 결과물인 weights 파일을 구글 드라이브 나 로컬에 따로 복사를 해두어야 된다는점!! 밑에서 다시 명령어와 함께 설명하겠습니다) 저는 그냥 구글링 해서 커스텀 한 weight 파일을 사용하고자 합니다. 만약 .. 2022. 11. 7.

[YOLO]#2 YOLO를 활용한 객체 탐지 (Custom하기)&구글코랩 1. 구글 드라이브 마운트 프로젝트 처음 시작은 마운트! 구글 코랩에서 지난 시간 사용했던 content/gdrive 폴더를 인식시켜주는 작업을 해준다. from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') !ls -la "/content/gdrive/My Drive/darknet" ls 는 경로의 디렉터리or 파일의 리스트 출력 a 옵션: all의 줄임말로 모든 파일형식을 출력합니다. l 옵션: long 의 줄임말로, 파일 출력 형식을 긴 목록 형식으로 출력한다. 2.cuDNN 다음으로 우리가 해줄건 cuda 관련 모듈인 cuDNN 을 구글드라이브에서 colab에 usr/local/cuda 폴더로 cuDNN의 압축을 푸는 것입니다. !tar -x.. 2022. 11. 7.

[YOLO]#1 YOLO를 활용한 객체 탐지 (darknet install)&구글코랩 1. YOLO를 Colab환경에서 사용하는 이유 Colab 환경 장점 성능 좋은 GPU를 무료로 사용 가능한 점과 환경 구축이 간편한 점이다. (=몇일 걸리는 환경을 단 몇 시간만에 구축할 수 있다) 단점 1) 학습 데이터를 구글 드라이브에 넣어야 하는데 용량이 부족하고 동기화 반응이 느리다. 2) 무료로 12시간만 사용 가능하기 때문에 오랜 시간 학습이 필요한 모델을 훈련하는데 제약이 있다. GPU 설정 1. 구글 코랩(https://colab.research.google.com/) 접속하여 '런타임'>런타임 유형 변경 > 하드웨어 가속기를 "GPU" 로 설정하여 저장 버튼을 클릭해줍니다. Colab에 Darknet 설치 1. 구글 드라이브 접근 from google.colab import drive .. 2022. 11. 6.

무료로 Yolo , Opencv 에 대해 공부할 수 있는 사이트 깃헙에서 yolo를 이용한 프로젝트에대해 찾아보다가 https://github.com/pythonlessons/TensorFlow-2.x-YOLOv3 위 사이트과 ㄱㅊ아 보여서 READ.me 파일을 읽어보았다. 그런데 마지막 내용중 참고한? 사이트들이 있어 들어가보니 무료로 알려주는 사이트가 있었다. https://pylessons.com/ Django Tutorial In these tutorials, I’m going to explain to you an easy way to train YOLOv3 and YOLOv4 on TensorFlow 2. Will give you examples with Google Colab, Rpi3, TensorRT and more... pylessons.com 2022. 4. 1.

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