IT/Deeplearning 썸네일형 리스트형 [Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: read_data_cfg -[2] [Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: read_data_cfg - [1]저번 포스팅에서는 기본적으로 detector 메소드에 들어오는 과정과 Darknet에서 사용하고 있는 list구조체에 대해서 자세하게 살펴봤습니다.오늘은 read_data_cfg 메소드에 대해서 전반적으로 살펴봄과 동시에, 해동 로직에 있는 추가 메소드에 대해서 알아보겠습니다. 1. read_data_cfg Method :: src/option_list.cread_data_cfg 메소드는 src폴더에 option_list.c에 정의되어있습니다.read_data_cfg 메소드의 구성은 다음과 같습니다. list *read_data_cfg(char *file.. 더보기 [YOLO / Object Detection / Keras] Code Review - [2] [YOLO / Object Detection / Keras] Code Review - [1] 저번 포스팅에 이어서 계속해서 Train.py를 리뷰하도록 하겠습니다.저번주에 해당 코드까지 리뷰하였습니다. def _main_(args): config_path = args.conf with open(config_path) as config_buffer: config = json.loads(config_buffer.read()) ############################### # Parse the annotations ############################### # parse annotations of the training set train_imgs, train_labels = parse.. 더보기 [YOLO / Object Detection / Keras] Code Review - [1] 이번 포스팅에서는 Keras로 짜여진 YOLO Darknet 코드에 대해서 코드 리뷰를 진행하려고합니다. Keras 코드를 뜯어보는 이유는 기존 YOLO 프로젝트가 C로 짜여져있어서, 직관적인 컨셉을 이해하기 많이 어렵기 때문에 전반적인 핵심 컨셉을 Keras YOLO의 코드 리뷰를 통해서 파악하고, YOLO를 기반으로 코드를 변경하는 프로젝트를 진행하면서 기존 YOLO 프로젝트를 변경하는데 도움을 주려고하는 이유입니다. 1. 코드 코드는 제 깃헙의 keras-yolo 프로젝트를 기반으로 합니다. VOC Pascal 데이터로 직접 학습하고 해당 결과를 확인했으므로 실행하실 분들은 실행시켜보셔도 됩니다. 2. Train 코드 먼저 학습코드에 대해서 살펴보겠습니다. YOLO Darknet을 학습시키기 위한 .. 더보기 [Object Detection / Deeplearning ] YOLO Darknet v2 - [3] 이번 포스팅에서는 YOLO Darknet v2를 어떻게 학습시키는지에 대해서 포스팅하겠습니다. [Object Detection / Deeplearning] YOLO Darknet v2 - [1] [Object Detection / Deeplearning] YOLO Darknet v2 - [2] 기본적으로 YOLO Darknet 홈페이지에 어떻게 VOC Pascal Data를 이용해서 YOLO를 학습시키는지 확인할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이를 따라하는 것에 대해서 포스팅하도록 하겠습니다. 1. DataSet Download :: VOC Pascal 2007/2012 먼저 다음과 같은 명령어를 이용해서 VOC Pascal 데이터를 다운로드를 받고, 압축을 해제해줍니다. wget https://pjr.. 더보기 [Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: read_data_cfg -[1] 이번 포스팅에서는 대표적인 Deeplearning CNN C 프레임워크인 YOLO Darknet에서 Object Detection에 대한 코드 리뷰를 진행하겠습니다. Darknet은 Main함수에서 시작해서 여러가지 분기로 해서 여러 함수들로 진입하게됩니다. 이번 포스팅에서는 Main함수에서 제가 분석할 detector 함수로 진입하고, detector 함수 중 단일 이미지 test하는 함수인 test_detector 함수에서 read_data_cfg 함수에 대해서 리뷰를 진행하겠습니다. 1. Overview 먼저 코드 리뷰에 대상이 되는 분기 지점은 YOLO Darknet의 detector 모듈에 있는 test 함수임입니다. detector 모듈은 YOLO 자체의 Object Detection 모델이며.. 더보기 [Object Detection / Deeplearning ] YOLO Darknet v2 - [2] 이번 포스팅에서는 YOLO Darknet의 설치 및 실행에 대해서 포스팅하겠습니다. [Object Detection / Deeplearning] YOLO Darknet v2 - [1] 1. Install 이전 포스팅에서 언급하였던, YOLO Darknet github에서 코드를 다운 받습니다.다운 받으셨으면 이전 포스팅의 구성처럼 파일 계층이 있을겁니다. Darknet을 Install하기 위해서는 Makefile을 보시면 됩니다.설치를 위해서 주로 보셔야하는 옵션은 GPU / CUDNN / OPENCV / OPENMP / DEBUG 입니다.GPU는 NVIDIA Graphics 카드가 컴퓨터에 설치가 되어있고, CUDA가 설치되었다면 값을 1로 변경해주시면 됩니다.만약 GPGPU를 이용한 병렬연산을 하지 .. 더보기 [Object Detection / Deeplearning ] YOLO Darknet v2 - [1] 이번 포스팅에서는 YOLO Darknet version2의 구성에 대해서 포스팅하겠습니다. YOLO Darknet이 어떤것인지에 대한 설명은 않겠습니다. 1. YOLO Darknet YOLO Darknet의 홈페이지 및 깃허브 코드는 아래에서 확인하실 수 있습니다. YOLO Darknet 홈페이지 YOLO Darknet Github YOLO Darknet 디렉토리 계층 Darknet . ├── cfg ├── data ├── examples ├── include ├── LICENSE ├── LICENSE.fuck ├── LICENSE.gen ├── LICENSE.gpl ├── LICENSE.meta ├── LICENSE.mit ├── LICENSE.v1 ├── Makefile ├── python ├── R.. 더보기 [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (3) 이번 포스팅은 학습 모델에 대해서 리뷰하도록 하겠습니다. - [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (1)- [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (2) 1. Model.py Model.py의 코드는 다음과 같습니다. 해당 코드에 대해서 차례차레 살펴보도록 하겠습니다. import numpy as np import tensorflow as tf import csv import matplotlib.pyplot as plt import os, sys import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split from ke.. 더보기 [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (2) 저번에 이어서 이번 포스팅은 pre-trained 모델의 코드를 살펴보려고합니다. 지난번 포스팅 :: [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (1) 1. Main 함수 @sio.on('connect') if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='Remote Driving') parser.add_argument('model', type=str, help='Path to model definition json. Model weights should be on the same path.') args = parser.parse_args() with open(a.. 더보기 [Code Review/ self-driving lab] Udacity Self-driving Car - (1) 오늘은 모두연 Self-driving lab에서 진행하기로 했던 코드리뷰를 진행하려고합니다. 코드리뷰는 병학님의 친구분께서 Udaycity 수업을 들어면서 진행한 깃헙 프로젝트에 대해서 진행합니다. windowsub0406/Behavior-Cloning만약에 코드를 실행하는데 문제가 있으시다면, 아래 저장소에서 코드를 사용하시면 됩니다.SsaRu/Behavior-Cloning해당 코드는 udaycity의 car-sim이라는 시뮬레이터를 사용합니다. udacity/self-driving-car-sim 1. 테스트 영상 2. 메인 코드 이번 포스팅에서는 개략적인 코드만 리뷰할 생각입니다.해당 프로젝트의 drive.py를 보면 다음과 같이 구성되어있습니다. import argparse import base64.. 더보기 이전 1 2 3 다음
