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2021AI엔지니어 고급반 - YOLO with deep learning 교육 프로그램 참가 후기 3일차

YOLO를 활용한 프로그램이 3일차에 접어들었다. 3일차인 오늘은 각 팀별로 데이터셋을 만들어보는 시간을 가졌다. 우리 조는 인종을 구분하기 위해 백인, 흑인, 황인의 데이터를 모았다. (사실 중동, 인도와 같은 사진을 섞게 되면 확실하게 원하는 결과를 얻기 힘들어서 아직은 추가하지 않았다. 나중에 조금 더 성능을 개선할때 좀더 디테일하게 구분하기 위해서 추가할 예정이다. 지금 목표는 성능개선이 아니라 아예 결과가 잘 나오는지 안나오는지 자체를 확인하기 위함이기 때문이다. ) 백인의 경우 British, France, Italy, American등의 연관 키워드들로 사람사진만 뽑아서 저장하였다. 황인의 경우 Asian이라고 치면 연관 검색으로 일본인, 중국인, 한국인의 수많은 검색어가 나와서 손쉽게 찾을..

2021AI엔지니어 고급반 - YOLO with deep learning 교육 프로그램 참가 후기 2일차

교육 프로그램에 참가한지 2일차가 되었다. 1일차에 전반적인 개요와 방법에 대해 설명해보았다면 2일차에는 실제로 어떻게 진행되는지에 대해 알아보았다. 1일차와는 달리 어려움은 없었다. 그리고 실제로 어떻게 인식을 가능하게 하는지에 대해 알 수 있었다. 방법을 요약하면 간단하다. 우선 darknet이 있어야 한다. (깃허브에서 다운받으면 된다. yolo darknet을 치면 알렉세이라는 분의 깃허브가 바로 뜬다. ) 그리고 이미지에서 박스 치기 즉 라벨링을 하기 위한 마킹 툴이 있어야 하는데, Yolo_mark를 사용했다. (이 툴도 알렉세이라는 분의 깃허브에서 다운 받을 수 있다. 실행방법은 해당 디렉토리로 이동한 후에 linux_mark.sh파일을 실행시키면 된다. ) 해당 툴을 사용하여 (리눅스에서 ..

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