권총 탐지 모델 YOLOv5 모델 다운로드 권총 데이터셋 다운로드 테스트 데이터를 분리해 검증용 데이터 생성 데이터셋 이미지 경로들을 yaml 파일로 생성 학습 배치 크기, 학습 기간, 모델 구성, 가중치 등을 정의하여 학습 텐서보드를 통해 학습 진행 확인 추론 가장 수치가 좋았던 가중치 파일 모델을 이용해 테스트 이미지 추론 모델 내보내기 가장 수치가 좋았던 가중치 파일 모델을 구글 드라이브로 내보내기 학습된 모델을 이용해서 영상에 있는 총을 인식하기 저장된 모델을 사용해 동영상 파일 경로를 source로 정의하여 총 인식 합성 과일 탐지 모델 YOLOv5 모델 다운로드 합성 과일 데이터셋 다운로드 학습 배치 크기, 학습 기간, 모델 구성, 가중치 등을 정의하여 학습 추론 가장 수치가 좋았던 가중치 파..
다양한 탐지 모델 특정 목적에 필요한 데이터와 레이블에 대해서만 학습하도록 함 포트홀 탐지 모델 YOLOv5 모델 다운로드 포트홀 데이터셋 다운로드 데이터셋 이미지 경로들을 yaml 파일로 생성 text처럼 사용할 수 있도록 함수 정의 모델 구성 클래스 수를 1개(pothole)로 줄여 새롭게 모델 정의 학습 배치 크기, 학습 기간, 모델 구성, 가중치 등을 정의하여 학습 텐서보드를 통해 학습 진행 확인 검증 가장 수치가 좋았던 가중치 파일 모델을 이용해 검증 데이터와 테스트 데이터에 대해 검증 수행 추론 가장 수치가 좋았던 가중치 파일 모델을 이용해 테스트 이미지 추론 모델 내보내기 가장 수치가 좋았던 가중치 파일 모델을 구글 드라이브로 내보내기 연기 탐지 모델 YOLOv5 모델 다운로드 연기 데이터셋..
YOLOv3 모델 (TensorFlow) YOLOv3 모델 다운로드 기존의 DarkNet으로 학습된 모델 파일을 Keras에서 사용할 수 있는 Tensorflow 모델 파일로 변환 객체 탐지를 위해 사용할 Detector 정의 예제 데이터를 Detector에 입력하여 객체 인식 수행 객체 인식 결과 확인 YOLOv3 모델 (PyTorch) YOLOv3 모델 다운로드 객체 탐지를 위해 YOLOv3를 받아서 사용할 Detector인 detect.py를 사용해 모든 입력 데이터에 대해 객체 인식 수행 저장된 객체 인식 결과 확인 YOLOv5 모델 (PyTorch) YOLOv3 모델 다운로드 객체 탐지를 위해 YOLOv5를 받아서 사용할 Detector인 detect.py를 사용해 모든 입력 데이터에 대해 객체..
YOLO (You Only Look Once) 가장 빠른 객체 검출 알고리즘 중 하나 256x256 사이즈의 이미지 파이썬, 텐서플로 기반 프레임워크가 아닌 C++로 구현된 코드 기준 GPU 사용 시, 초당 170 프레임 작은 크기의 물체를 탐지하는데는 어려움 YOLO 아키텍처 백본 모델 기반 특징 추출기라고도 불림 YOLO는 자체 맞춤 아키텍쳐 사용하며 3개의 스케일(작은 객체, 중간 객체, 큰 객체)을 학습 어떤 특징 추출기 아키텍쳐를 사용했는지에 따라 성능 달라짐 마지막 계층은 크기가 w×h×D인 특징 볼륨 출력 w×h는 그리드의 크기이고, D는 특징 볼륨 깊이 YOLO 계층 출력 마지막 계층 출력은 w×h×M 행렬 M = B × (C + 5) B : 그리드 셀당 경계 상자 개수 C : 클래스 개수..
객체 탐지의 역사 딥러닝 기반의 객체 탐지 One-stage detector : YOLO, SSD, Retina-Net Two-stage detector : RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN, Pyramid Networks 참고자료 더보기 객체 탐지 Object Detection - YOLO의 모든것 / 포트홀 탐지, 연기 탐지, 안전모 탐지, 주차공간 탐지 https://youtu.be/fdWx3QV5n44
객체 탐지란? 한 이미지에서 객체와 그 경계 상자를 탐지 객체 탐지 알고리즘은 일반적으로 이미지를 입력으로 받고, 경계 상자와 객체 클래스 리스트를 출력 경계 상자에 대해 그에 대응하는 예측 클래스와 클래스의 신뢰도를 출력 객체 탐지가 어느 곳에 주로 활용될까? 자율 주행 자동차에서 다른 자동차와 보행자를 찾을 때 의료 분야에서 방사선 사진을 사용해 종양이나 위험한 조직을 찾을 때 제조업에서 조립 로봇이 제품을 조립하거나 수리할 때 보안 산업에서 위협을 탐지하거나 사람 수를 셀 때 Bounding Box 이미지에서 하나의 객체 전체를 포함하는 가장 작은 직사각형 IOU (Intersection Over Union) 실측값과 모델이 예측한 값이 얼마나 겹치는지를 나타내는 지표 IOU가 높을수록 잘 예측한 ..
