Original Image Yolov3 (Darknet)OpenCV, C++ 등 환경 설정이 까다롭다학습 시간도 비교적 오래 걸린다. (코랩: 1h 7min 10s, GTX 3070 Ti: 31min 47s)학습 도중 실시간으로 그래프 확인이 가능하다. (tensorboard 등 다른 라이브러리 활용 없이도) Yolov5pytorch로 비교적 쉽게 개발할 수 있다.윈도우로 학습시 WinError가 발생하여 WSL로 학습이 가능하다.학습된 모델을 구동하는 것은 윈도우에서 활용이 가능하다.학습 시간이 비교적 짧게 소요된다. (코랩: 6min 16s, GTX 3070 Ti(WSL): 2min 31s)학습 및 실행 결과를 자동으로 새로운 폴더로 관리해준다.
darknet-kr kr: 다크넷(darknet): 윈도우와 리눅스를 위한 욜로-v3(yolo-v3)과 욜로-v2(yolo-v2) 출처: https://github.com/AlexeyAB/darknet | 다크넷 | 설치 | 욜로 | 이미지넷분류 | 악몽 | 재사용신경망 | 다크고 | 꼬맹이망 | 분류기벼림 | 사용방법 | | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | (개체 검출을 위한 신경망) - 텐서코어를 리눅스와 윈도우에서 사용할 수 있다. https://zeuseyera.github.io/darknet-kr/11_SaYongBeob/SaYongBeob_Yolo-v3.html 1. Visual Studio 2019 설치 현재 Yolov5는 Visual Studio 20..
1. 시스템 명령어 활성화하기 WSL에서 su 혹은 sudo 명령어를 사용하기 위해서는 wsl.conf 설정이 필요하다. 사전에 설정이 되어있다면 다음 단계로 넘어간다. WSL에서 /etc/wsl.conf 파일을 만든 후, 다음의 내용을 추가한다. [boot] systemd=true 참고 : https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/wsl-config 파일 생성 후 WSL를 재부팅한다. Powershell 혹은 CMD에서 wsl --shutdown을 실행한다. 2. CUDA 설치 (11.6 버전) CUDA 설치 페이지에 접속한다. Linux > x86_64 > WSL-Ubuntu > 2.0 > deb(local) 순서대로 선택한다. 아래 페이지에 적혀있는 바와 같..
간단 정리 이진분류다중분류회귀학습(loss)binary_crossentropycategorical_crossentropymse성능(metrics)accuracy, recallaccuracy, recallmae, r_square출력층 개수1개n개1개출력층 활성화함수sigmoidsoftmax사용하지 않음 라이브러리 불러오기 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras import models, layers, re..
Visual Studio 설치 .NET 데스크탑 개발 및 C++를 사용한 데스크탑 개발 설치하기 CUDA 설치 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Windows > x86_64 > 10 > exe(local) 선택 (링크) 빠른 설치로 설치하기 CuDNN 설치 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download NVIDIA 계정 가입 및 로그인 필요 zip 파일 다운받은 후, 적절한 경로에 압축해제하기 zlibwapi.dll 설정 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows 위의 사이트에서 Windows 사용자를 위..
