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잡다로그
YOLOv8 문서: https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite github.com 파이썬 코드 사용 - local 환경 또는 아래(CLI방식) 이용 - 구글 코랩 등의 환경 2가지 방법이 있다. 파이썬 사용하는 법 (로컬..
Google Colab의 시간 제한을 피하기 위해 로컬에서 YOLO 모델을 훈련시켜보려고 한다. GPU를 사용해서 .ipynb 파일을 실행하기 위한 local 데스크탑(VS code)환경 세팅 과정을 기록했다. 시작하기 앞서 드라이버, CUDA, Pytorch 등 버전끼리의 호환이 아주아주 중요하다! 하나라도 버전이 안맞으면 안될 수 있음을 유의하자. 1. GPU 드라이버, CUDA, cuDNN 설치 GPU를 사용하기 위해서 드라이버를 설치해주어야 한다. 시작 메뉴 → "장치 관리자" 검색 → "디스플레이 어댑터" 카테고리에서 GPU 정보를 확인할 수 있는데, NVIDIA 그래픽 카드 이름이 보인다면 드라이버가 설치된 것이다. 클릭해서 버전을 확인할 수 있다. 2. 아나콘다 가상환경 생성 # 현재 존재하..
크롤링의 키옄자도 모르는 나도 코드로 100여장의 이미지를 쉽게 다운받을 수 있었다. 바로 bing-image-downloader 를 사용하면 된다. https://pypi.org/project/bing-image-downloader/ bing-image-downloader Python library to download bulk images from Bing.com pypi.org 환경은 구글의 코랩, 혹은 VS code에서 Jupyter notebook을 사용할 수 있다. 나는 구글 드라이브를 마운트하여 다운받고, 또 드라이브에서 노트북으로 다운받는 게 귀찮아서 후자를 택했다. Python과 Jupyter등을 설치해준다. Vs Code에서 New File을 누른 뒤 Jupyter Notebook을 선..
서버: Colab 사용 데이터셋: RoboFlow 1. Dataset 불러오기 dataset/ 파일에 데이터셋 저장 !mkdir -p content/dataset !curl -L "https://public.roboflow.com/ds/BMwSjuVOQH?key=9a3obe9wkH" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip !mv ./export/* content/dataset/ content/dateset/export 파일에 사진과 레이블들이 저장된다. 2. YOLOv5 다운로드 %cd /content !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 3. YOLOv5를 위한 패키지 설치 %cd /conte..