Deep Learning/Darknet 썸네일형 리스트형 [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 같다darknet.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... [Darknet YOLO] Darknet-YOLO 사용법 Darknet-YOLO 배치 커맨드 사용법 Darknet 설치를 마쳤다면 아래의 몇 가지를 테스트 할 수 있고 테스트 결과를 보며 신기해 할 수 있다.Darknet에서는 80개의 사물을 구분하는 coco data 학습해 놓은 weights 파일을 제공하고 있다. 그것을 이용해서 Darknet의 사용법과 성능에 대해 이해할 수 있다. Darknet 설치를 마치고 빌드를 했다면 darknet.exe이 있는 경로에 다양한 cmd 파일들이 있다. 그것들을 실행시키면 미리 학습된 weights 로 여러가지 파일 포맷을 사용해서 물체감지 하는 모습을 구경 할 수 있다.단일이미지는 물론 복수의 이미지, 동영상, 심지어 IP 카메라로도 테스트 할 수 있다. 아래는 Darknet 설명과 코드가 있는 출처이다.링크 -> .. [Darknet yolo]yolo를 이용한 물체감지(Object Detection) 튜토리얼 윈도우 환경에서 YOLO CNN을 이용한 물체감지(Object Detection) 튜토리얼darknet과 yolo 관련자료 링크 -> https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 알파고를 필두로 인공지능이 핫해지면서 딥러닝이다 4차산업혁명이다 뭐다 하면서 세상이 바뀌어가는 것 같다. 더불어 하드웨어의 성능이 고도화되면서 인공지능을 복잡한 연산이 가능해지면서 인공지능의 대부흥시대를 살아가고 있다. 훌륭한 개발자들이 Tensorflow, Caffe, Darknet 등의 딥러닝 오픈소스 프레임워크를 공개하면서 인공지능의 맛을 볼 수 있게 되었다. 영상에서 haar-cascade 등 전통적인 영상처리를 통해 사람이나 움직이는 물체를 감지하려는 노력은 꽤 오래 전부터 있어왔고, 성과도 꽤나 있었.. 이전 1 다음
