하루를 쓰담다 썸네일형 리스트형 리눅스 관련 참고 홈페이지 CPU, GPU 사용량 monitoringhttps://eungbean.github.io/2018/08/29/gpu-monitor-with-byobu/ Ubuntu 18.01에서 OpenCV 설치하기https://kkokkal.tistory.com/1328 [3] YOLO 데이터 학습 필자는 컴퓨터 운영체제로서 'Linux Ubuntu 18.04.1 LTS'를 사용하고 그래픽 카드는 'GeForce GTX 970'을 사용한다. 이 글은 온전히 필자의 컴퓨터를 기준으로 작성했다. 이전 글에선 YOLO가 Detecting하는 방법들을 살펴보고, 직접 실행해 보았다.지금까지는 주어진 가중치 파일(.weights)를 사용했다면, 이제부터는 직접 가중치 파일을 만들고 Test 해 보자. 먼저 임의의 데이터를 수집하고, class의 수와 종류를 선언하고, 학습을 시킨 후 마지막으로 잘 학습되었는지 확인해 볼 것이다.1. 학습 계획 세우기학습에 앞서 어떻게 학습을 할 것인지 간단한 계획을 세워보자..① 어떤 객체를 학습시킬 것인지 생각한다.② 데이터는 어떻게 구할 것인지 생각한다. ③ 데이터는 3.. [2] YOLO 사용법 필자는 컴퓨터 운영체제로서 'Linux Ubuntu 18.04.1 LTS'을 사용하고 그래픽 카드는 'GeForce GTX 970'을 사용한다. 이 글은 온전히 필자의 컴퓨터를 기준을 작성했다. 먼저, YOLO를 실행하기 위해 우선적으로 설치를 해야할 것이 몇가지 있다.'OpenCV', 'CUDA', 'cuDNN'을 설치해야 한다. OpenCV를 설치하는 것은 필수이다.CUDA나 cuDNN을 설치하는 것은 필수는 아니다. 그러나 GPU 환경에서 더욱 빠르게 Detection하기 때문에 3가지 설치하면 Detection하는 시간이 단축된다. 구글링을 통해 설치하기를 바란다. 1. Darknet 설치Darknet은 Yolo를 실행하기 위한 환경이다.~/opencv/opencv-3.2.0/build 경로에서 .. [1] YOLO를 알아보자 YOLO: Real-Time Object Detection [실시간 물체 탐지 시스템] 1. YOLO가 하는 일Deep Learning과 관련해서 대표적인 시스템으로 Detection, Classification, Segmentation이 있다. 한국어로는 어떻게 해석해야 할지 애매하지만, 각각의 뜻은 다음과 같이 해석할 수 있다.Detection : 탐지, 검출Classification : 분류Segmentation : 추출 예를 들어 사진 속에 고양이가 3마리 있다고 가정해보자. Photo by Erik-Jan Leusink on Unsplash(고양이를 너무 키우고 싶지만 상황이 따라주지 않아 슬프다) Detection System으로는 사진 속에서 '고양이'가 3마리 있다는 점을 검출할 수 있다... 이전 1 다음
