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잡다로그

[ML/YOLO] 객체 탐지의 모든 것 (3) - YOLOv3 모델 실습 (Tenserflow)

1. Tenserflow 프레임워크 다운로드 !pip uninstall -y tensorlow keras 2. YOLOv3 모델 다운로드 !git clone https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2 %cd yolov3-tf2/ !pip install tensorflow==2.8.0 !pip install opencv-python==4.5.5.64 !pip install lxml !pip install tqdm !pip install keras==2.8.0 3. 모델 파일 변환 Darknet의 모델 가중치 파일(yolov3.weight)을 Keras에서 사용할 수 있게 파이썬 파일(yolov3.tf)로 변환한다. convert.py는 변환을 실행해줄 파이썬 파일이다. # Dark..
Machine Learning 2023. 5. 21. 00:36
[ML] 객체 탐지의 모든 것 (2) - 객체 탐지의 역사

객체 탐지의 역사 Traditional Detection Methods 일상생활에서 쓸 수 없을 정도로 성능이 좋지 않았다. VJ Det HOG Det DPM Deep Learning-based Detection Methods 딥러닝 기반의 탐지 알고리즘의 탄생 AlexNet One-stage detector: two-stage 보다 빠르다. SSD (2015, Single Shot Multibox Detector): Feature map의 size를 조정하고, 동시에 앵커박스를 같이 적용함으로써 1 shot으로 물체 검출이 가능 real-time으로 사용할 정도의 성능을 갖춤. 작은 이미지의 경우 잘 인식하지 못해서 data augmentation을 통해 mAP를 74로 비약적으로 높인 알고리즘. Re..
Machine Learning 2023. 5. 17. 23:35
[ML] 객체 탐지의 모든 것 (1) - 객체 탐지 기본 개념

객체 탐지 Object Detection 한 이미지에서 객체와 그 경계 상자를 탐지하는 것 경계상자와 예측한 클래스, 그 클래스(label)의 신뢰도(confidence)를 출력해준다. 쓰임: 자율 주행(자동차, 보행자, 신호 등 인식), 의료 분야(방사선에서의 종양, 조직 등), 보안(위협 탐지, 사람 수 세기 등) Bounding box 객체를 전체를 포함하는 가장 작은 직사각형 IOU (Intersection Over Union) 실측값과 모델이 예측한 값이 얼마나 겹치는지를 나타내는 지표. IOU가 높을수록 잘 예측한 모델이다. (= 모델의 성능을 표현한다) NMS (Non-Maximum Suppression, 비최댓값 억제) 최댓값을 갖지 않는 상자(bounding box)들을 제거하는 과정 (..
Machine Learning 2023. 5. 14. 13:23
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