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..