자료 썸네일형 리스트형 YOLO-V3윈도우 환경 설치 윈도우10 환경에서 YOLO v3를 실행시키는 방법에 대해서 알려드리겠습니다. 이번장에서는 설치에 대해서만 알려드립니다. 다음장에서는 실행시키는 방법에 대해서 알려드릴게요 ㅋㅋㅋ 먼저, git을 다운 받아야합니다, git을 이용해서 yolo 프로그램을 쉽게 다운받을 것이다.... 구글에 git을 입력해서 아래와 같이 다운받는다. https://git-scm.com/ Git About The advantages of Git compared to other source control systems. Documentation Command reference pages, Pro Git book content, videos and other material. Downloads GUI clients and bi.. 더보기 YOLO YOLO Usage on Windows 컴파일, Linux에서의 사용법은 다루지 않았습니다. AlexeyAB의 darknet을 참고하여 작성했습니다. 순서를 실제로 사용하면서 보게 되는 순서대로 바꿨습니다. 최근 수정 : 2019년 4월 2일 Pre-trained models Download https://github.com/AlexeyAB/darknet#pre-trained-models 다운 받은 뒤 darknet.exe와 같은 디렉토리에 저장한다. How to Train 쓰려고 하는 cfg 파일을 수정한다. batch=64 subdivision=8 height와 width는 32의 배수로 크면 클수록 정확도가 높다. classes=을 검색해서 자신의 class 갯수로 수정한다. classes=을 검색.. 더보기 YOLO 데이터(이미지) 학습 지금까지 많은 Deep Learning Detection Algorithm중에서 왜 YOLO를 사용해야 하는지, 또 YOLO를 사용하기 위해선 어떠한 환경설정을 해야하는지, 그리고 YOLO의 예제사용 및 YOLO의 분석까지 포스팅 했습니다. 이제는 직접 데이터학습을 어떻게 시키는지에 대해 포스팅 해보도록 하겠습니다. [1]번 포스팅을 보면 우리는 야생동물로 인한 피해를 줄이기 위해, Deep Learning(YOLO)기반의 Smart Scarecrow를 개발하기로 했다고 했습니다. 그렇기 때문에 우리는 야생동물인 고라니333장 멧돼지222장 그리고 야생동물은 아니지만 강아지222장을 학습시켰습니다. 이미지 학습에 앞서 이미지파일은 확장자가 모두 JPG이여야 합니다. 그렇기 때문에 데이터들을 수집하시고, .. 더보기 ImageSearch.dll 더보기 C# 과 Python 연동 1. IronPython 설치 Visual Studio 2019 - 도구 - Nuget 패키지 관리자 - 패키지 관리자 콘솔 PM> Install-Package IronPython -Version 2.7.9 2. Python 코드 3. C# 코드 디렉터리 구분자는 역슬래시(\)가 아니다. 4. C# 코드 실행 알아낸 점 IronPython 실행과정 엔진 생성 var engine = IronPython.Hosting.Python.CreateEngine(); 스코프 생성 var scope = engine.CreateScope(); 파일 읽기 var source = engine.CreateScriptSourceFromFile("~~~~~~~"); 스코프를 넣어 파일 실행 source.Execute(scope).. 더보기 머신러닝(Machine Learning) 11장 - 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 머신러닝(Machine Learning) 11장 - 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 - 머신러닝의 목표는 복잡한 문제에 대해 사람의 힘없이 컴퓨터 스스로 해결을 하는 방법을 만들어내는 것이다. 이러한 목표의 시작은 뇌에 대한 공부에서 시작이 된다. 컴퓨터가 스스로 문제를 해결하기 위해서는 사람과 비슷하게 학습과 계산, 사고를 할 수 있어야 한다. 따라서 이런 부분에서 가장 모방을 할 수 있는 것이 바로 인간의 뇌이다. 사람의 뇌는 매우 복잡한 연결되어 있어 다양한 연산, 사고 처리 등이 가능할 수 있게 되어 있다. 그런데 그에 비해 각각의 신경 세포인 뉴런은 매우 단순하게 작동하고 있었다. 특정 input signals에 대한 값이 거리에 따라 w의 값에 의해 곱해지게 되고 이들의 합과 bi.. 더보기 머신러닝(Machine Learning) 10장 머신러닝(Machine Learning) 10장 - Training-Testing data set - Machine Learning의 특정 모델을 학습시키기 위해서는 training data set이 필요하다. 하지만 training data set만으로 학습을 한 후 바로 실제 데이터를 사용에 투입되는 것은 아니다. 다른 데이터를 활용해서 이 학습 모델이 제대로 동작하는지에 대한 test 과정이 필요하다. 이 때 필요한 데이터 값이 testing data set이다. 만약 다음과 같은 데이터가 주어진다고 생각을 해보자. 집의 크기에 따른 가격의 차이를 나타내는 data set이다. 만약 다음의 data set을 모두 training data set으로 사용해서 특정 머신러닝 모델을 학습시킨다고 생각을 .. 더보기 머신러닝(Machine Learning) 9장 - Learning rate, data preprocessing, overfitting 머신러닝(Machine Learning) 9장 - Learning rate, data preprocessing, overfitting - Linear regression이나 logistic regression의 방법을 사용할 때 cost function을 최소화시키기 위해서 우리는 Gradient descent algorithm을 사용했다. Gradient descent는 기울기의 크기가 줄어드는 쪽으로 가는 것이 cost function이 최소가 되는 지점을 찾아간다는 생각에서 나온 알고리즘이다. Gradient descent algorithm을 사용할 때 cost 값의 미분한 값 앞에 알파라는 값이 오게 되는데 이 값이 Learning rate이다. Learning rate은 어느 정도의 크기로 기울.. 더보기 이전 1 ··· 20 21 22 23 24 25 26 다음
