[Darknet YOLO] 데이터 파일 정리 - 3

[Darknet YOLO] 데이터 파일 정리

Darknet YOLO를 실행하기 위해서는 학습과 트레이닝 데이터를 정의하는 data파일, CNN레이어의 구조를 정의하는 cfg파일, 학습시킨 가중치 정보가 들어있는 weights파일이 필요하다. 그 파일에 대한 설명과 정리에 대한 이야기 

darknet 이미지를 이용해 이미지 한 장을 테스트 하기 위한 명령어의 예시는 다음과 같다

darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg weight/yolov3.weights dog.jpg

1. coco.data 파일의 구성 

노트패드++ 이나 기타 문서 편집 프로그램으로 coco.data 파일을 열여보자. 아니면 github에서 coco.data문서를 확인할 수도 있다.

링크 -> https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/build/darknet/x64/data/coco.data

<github에서 확인할 수 있는 coco.data 파일의 내용>

classes : 개,고양이,자동차, 오토바이 등 감지할 데이터 종류의 수

train : 학습할 이미지의 경로가 담기는 리스트 파일

valid : (추가 예정)

names : 클래스 이름이 들어있는 리스트 파일, data파일에서 클래스가 80개로 정의되었다면 80개의 클래스의 이름이 모두 있어야 한다.

backup : 학습된 가중치 파일인 weights 파일이 저장되는 폴더, iteration 100번에 1번씩 저장된다.

eval : (추가 예정)

2. yolov3.cfg 파일의 구성

노트패드++ 이나 기타 문서 편집 프로그램으로 coco.data 파일을 열여보자. 아니면 github에서 yolov3.cfg문서를 확인할 수도 있다.

링크 -> https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/build/darknet/x64/yolov3.cfg

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<github에서 확인 할 수 있는 yolov3.cfg 파일의 일부>

배치 사이즈와 미니 배치, 이미지 사이즈 러닝레이트 등의 정보가 정의 되어 있다.