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[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.

DB를 Flask-SQLAlchemy ORM Model https://youngminieo1005.tistory.com/94 [Flask] (6) ORM & SQLAlchemy 📝 ORM ORM이란, 객체 관계 매핑(Object Relational Mapping)으로, 데이터베이스 내의 테이블들을 객체화해서, 각 DBMS에 대해서 CRUD 등을 공통된 접근 기법으로 사용할 수 있다. 일반적으로 하나의 객체정 youngminieo1005.tistory.com https://wikidocs.net/81045 2-04 모델로 데이터 처리하기 `[완성 소스]` : [github.com/pahkey/jump2flask/tree/2-04](https://github.com/pahkey/jump2flask/tree/2 ... wikidocs.net 2022. 4. 25.

Python Face Recognition in Real Time - 파이썬 얼굴 인식 https://ukayzm.github.io/python-face-recognition/ Python Face Recognition in Real Time - 파이썬 얼굴 인식 이 글은 파이썬 얼굴 인식 시리즈의 3편 중 첫번째 입니다. Python Face Recognition - 아는 사람의 얼굴을 인식하기 Unknown Face Classifier - 모르는 사람의 얼굴을 분류하기 Visitor Alarm Telegram Bot - 인식된 얼 ukayzm.github.io 2022. 4. 25.

haarcascade 를 이용하여 실시간 얼굴 인식 실행시켜보기 객체 검출 모델중 Yolo 에 이어 haarcascade 에 대해 살펴보았다. $ git clone https://github.com/opencv/opencv.git 2022. 4. 2.

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