짧은 기록

앞선 포스팅에서 Window에서 Yolo를 세팅하여 기존에 라이브러리를 이용하여 테스트를 했다. 이번 포스팅에서는 yolo_mark를 이용하여 탐지하고자 하는 이미지들을 라벨링 작업하여 나만의 weights 파일을 만들어 볼 것 이다. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ jpg 이미지 파일에서 객체를 라벨링 한 뒤 학습을 진행하는 순으로 진행한다. 먼저 Yolo_mark를 다운로드 해보자 (https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark) 압축을 풀고 yolo_mark.sln 파일을 Visual Studio..

이전 게시물에서 라즈베리파이 내에 YOLO환경을 구현하여 몇가지 학습된 데이터를 테스트 했다. 무인 계산대를 구현하기 위해서 내가 판매를 할 상품을을 데이터로 학습시키는 작업을 진행해야 하는데 커스텀 데이터를 학습시키는 방법을 알아본 결과 3가지가 나왔다. 1. OS+GPU : GPU가 달린 PC에서 데이터를 학습 2. VM+GPU : GPU가 달린 가상머신 내에서 데이터를 학습 ex. AWS의 EC2 3. Google Colab : 구글에서 제공하는 딥러닝 환경으로 무료 GPU 적용 나는 첫번째 방법인 OS+GPU 방법으로 객체를 학습시키는 방향으로 결정하였다. -------------------------------------------------------------------------------..