공대생

1. colab에서의 모델학습 앞에서 라벨링한 데이터를 가지고 YOLO의 원본모델을 커스텀하여 모델학습을 진행하였다. 학습 알고리즘을 가지고 있는 yolo모델에서 학습데이터만 바꾸어 인식하길 원하는 물체만 인식하도록 학습시키는 것이다. 학습을 진행하는 동안 gpu를 지원받기 위해 코랩에서 노트를 gpu로 설정한 뒤 학습하였다. 구글 드라이브에 직접 제작한 데이터셋을 업로드하고 darknet파일을 git clone으로 다운받은 뒤 훈련에 필요한 파일들을 목적에 맞게 변경하여 각 폴더에 함께 업로드하였다. a. custom cfg (yolov4-tiny-custom.cfg) darknet/cfg 폴더에 있는 yolov4-tiny.cfg파일을 다운받아 훈련설정을 조정하여 yolov4-custom.cfg파일로 ..

1. 데이터 수집하기(Free Video to JPG COnverter) 예비캡스톤에서 데이터를 수집할 때에는 티처블머신(Teachable Machine)을 이용하여 물체의 사진을 찍었었다. 하지만 이 방법은 노트북의 웹캠으로 찍는 것이었기 때문에 화질도 좋지 않았고 사진을 찍는 각도를 조정하기에도 어려움이 있었다. 그래서 이번에는 동영상파일을 프레임별로 잘라 사진파일로 내보내주는 툴을 사용하기로 했다. 툴을 사용하는 방법으로는 다음 링크를 참고하면 좋을 것 같다. m.blog.naver.com/ferieo/220701158144 동영상을 JPG로 변환해주는 무료 프로그램 - Free Video to JPG COnverter 오랜만에 돌아온 영상 유틸리티 소개 시간!오늘은 동영상을 JPG 파일로 변환시켜..

예비캡스톤 프로젝트에서 비접촉 키오스크를 만드는데 필요한 코드에서 tensorflow를 사용하기 때문에 처음엔 linux에서 tensorflow를 설치하는 방법을 찾아봤는데 어떤 방법을 써도 설치에 실패했다.. linux 오픈카톡방에서 질문한 뒤 얻어낸 링크-> NVIDIA 공식 사이트에 올라와있는 Jetson Nano용 tensorflow 설치 방법이다. 설명을 읽어보니 tensorflow-1.x 의 경우에는 cpu버전과 gpu버전이 따로 나뉘어 있다. 따라서 gpu를 사용하도록 하려면 tensorflow-1.x-gpu와 같이 특정 gpu전용 버전을 설치해주어야 한다. 반면에 tensorflow2버전 부터는 gpu가 필요한 작업량이면 알아서 gpu를 사용한다고 한다. Jetson Nano는 gpu가 내..

youtu.be/Zhcwhr9e8R4 Opencv (Open Source Computer Vision): 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 응용기술의 예로는 인간과 컴퓨터 상호작용, 물체인식, 안면인식, 모바일 로보틱스, 제스처 인식이 있음 opencv설치는 위의 동영상을 참고했다. Jetson Nano환경에서 opencv를 설치하는 과정을 담은 영상이다. git clone하여 코드와 설명서를 다운받고 opencv 설치 설명서를 따라 복붙하면 설치가 완료된다. opencv를 설치하는데엔 약 2시간 정도가 걸리고 그동안 CPU 4개가 사이좋게 번갈아가면서 일을 하기 때문에 Jetson Nano에 발열이 발생한다. (처음에 열 안잡아주다가 거의 다 깔았는데 뻑나서 강제종료한 아찔한 기억..

예비캡스톤이나 공모전이나 이쪽엔 아는게 없어서 맨땅에 헤딩하는 기분이다. 하지만 땅굴판 뒤에 나오는 다이아가 귀하듯이 작은 성공에도 큰 성취감이 따라오고는 한다. 저번에 가상메모리를 만들어서 RAM을 확장시킨 후에 opencv를 설치하고 이제 depth정보와 물체인식을 하는 코드를 돌리는 것을 시도했다. 코드에 import pyrealsense2 as rs 가 있는데 pyrealsense2 라이브러리가 설치가 안됐다는 오류가 떴다. 윈도우버전에서 코드를 먼저 돌리고 온 팀원들 말로는 realsense SDK를 깔았다고 해서 방법을 찾아서 깔았지만 그래도 계속 오류가 났다. 일단 SDK파일을 다운받았는데 계속 pyrealsense2 모듈이 없다는 오류가 떠서 멘붕이었다.. 6시간은 잡고 있었던 것 같다....

Jetson nano에 전원을 연결해서 리눅스를 실행하는데에 성공했다. 프로젝트에서 카메라를 쓰기 때문에 이와 관련된 opencv를 설치했다. 일명 빡빡이 아저씨의 영상을 보고 opencv설치를 돌리고 99%까지 설치 완료가 된 순간, 메모리 부족 문제가 발생했다. 결국 1%를 남기고 1시간 반을 기다린 opencv를 설치하지 못했다.... 찾아보니 jetson nano의 기본 RAM은 4GB이고 이는 opencv를 설치하는데 부족하다고 한다. 따라서 하드디스크(SD카드)의 용량 중 일부를 가상메모리(Virtual RAM)으로 만들어야 했다. 이러한 작업을 swap이라고 한다. 영상을 따라서 해봤는데 우리의 경우엔 swapfile은 생성이 되는데 linux의 system monitor에 swap메모리가 ..