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People Counting만 본다면 FIDTM을 이용한 방법이 최고인듯!2023.08.11 - [ComputerVision/Crowd Localization] - Code [Focal Inverse Distance Transform Map] Code [Focal Inverse Distance Transform Map]2023.08.11 - [DeepLearning/Paper Riview] - Focal Inverse Distance Transform Map (논문 정리) Focal Inverse Distance Transform Map (논문 정리) Focal Inverse Distance Transform Map Focal Inverse Distance Transform Maps for Crowd L..

People Counting만 본다면 FIDTM을 이용한 방법이 최고인듯!2023.08.11 - [ComputerVision/Crowd Localization] - Code [Focal Inverse Distance Transform Map] Code [Focal Inverse Distance Transform Map]2023.08.11 - [DeepLearning/Paper Riview] - Focal Inverse Distance Transform Map (논문 정리) Focal Inverse Distance Transform Map (논문 정리) Focal Inverse Distance Transform Map Focal Inverse Distance Transform Maps for Crowd L..

SORT SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 알고리즘은 실시간 객체 추적(real-time object tracking)을 위해 개발된 알고리즘이다. SORT는 대규모 다중 객체 추적 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. SORT 알고리즘은 먼저 객체 탐지(Detection) 단계를 통해 현재 프레임에서 객체를 감지한다. 객체 탐지 후, SORT 알고리즘은 추적(Tracking) 단계에서 이전 프레임에서 감지된 객체들과 현재 프레임에서 감지된 객체들을 매칭한다. 이를 위해 매칭 알고리즘인 헝가리안 알고리즘(Hungarian algorithm)을 사용한다. 헝가리안 알고리즘은 각 객체 간의 거리나 유사도를 기준으로 매칭을 수행하여 최적의 매칭을 찾아낸다. ..

프로젝트 시작(커스텀 데이터) 커스텀 데이터(Pokemon) Step0. 데이터 준비 및 라벨링을 위한 Roboflow 회원가입 포켓몬 데이터 셋(파이리, 꼬부기, 이상해씨) 크롤링을 통해 이미지 데이터 확보 Roboflow Roboflow Universe: Open Source Computer Vision Community Step1. 데이터 라벨링- 이미지 하나씩 라벨링 시작 smart 기능을 이용하면 더욱 정교하게 라벨링 가능(신세계 경험) ❗ 객체 탐지에서는 정교한 라벨링을 하면 인식을 못함 ㅠㅠ 사각형으로 다시 라벨링!! Segmentation에서 했어야 하는듯…. 이 문제 때문에 몇 시간을 날림.. 만약 라벨링을 실수한경우 손바닥 모양을 클릭하면 쉽게 수정 가능!! 위처럼 하면 안됨 아래처럼 ..

1. 필요 라이브러리 다운로드 로컬에서 사용시 python 3.10 버전을 사용해야 한다 3.11 버전은 아직 에러가 많음 #-- requirements.txt super-gradients==3.1.1 opencv-python pip install -r requirements.txt 2. 코드 작성 이미지에서 YOLO 사용 import cv2 import torch from super_gradients.training import models #-- GPU 설정 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) use_cuda = torch.cuda.is_available() print(use_cuda..

2023.07.01 - [ComputerVision/YOLO] - YOLO_NAS_커스텀 데이터 (포켓몬 도감 만들기) YOLO_NAS_커스텀 데이터 (포켓몬 도감 만들기) 프로젝트 시작(커스텀 데이터) 커스텀 데이터(Pokemon) Step0. 데이터 준비 및 라벨링을 위한 Roboflow 회원가입 포켓몬 데이터 셋(파이리, 꼬부기, 이상해씨) 크롤링을 통해 이미지 데이터 확보 Roboflow jypark1111.tistory.com YOLO-NAS vs YOLOv8 참고 블로그 : YOLO-NAS vs. YOLOv8: A Comprehensive Comparison 객체 인식 분야에서 가장 인기 있고 효율적인 모델 중에는 YOLO 시리즈가 있다. 해당 블로그에서는 2가지의 최신 모델을 비교하고 각가의..

YOLO V4 YOLO(You Only Look Once) : 다중 객체 인식 YOLO V4모델은 You Only Look Once의 약자로써, 객체 탐지(Object detection)분야에서 많이 알려져 있으며 이미지를 한 번 보는 것으로 물체의 종류와 위치를 추측하며 이미지의 전체 맥락을 이해하므로 빠르고 정확하다 YOLO v4는 이전v3버전을 더욱 개량하여 정확도를 향상시켰다. 학습환경 Google Colab (코랩에서 진행하는 이유) YOLO를 학습시키기 위해서는 Darknet을 사용해야하는데 설치 조건이 까다롭기 때문에 공통적인 환경을 위함 Linux 환경 GPU연산 가능 python #주의점 : Colab 무료버전은 최대 런타임 시간은 12시간이므로 구글 드라이브를 통한 데이터 백업 필요 학..