수댕의 개발일지

졸업프로젝트를 하면서 무인매장 진열대의 객체를 인식하기 위하여 최종적으로 YOLOv5를 사용하였다. 1. YOLOv5 1-1. YOLOv5란? 실시간 객체 감지를 위한 딥러닝 모델로, "You Only Look Once"의 약자이다. 이미지나 비디오에서 다양한 객체를 식별하고 bounding box를 표시하는 기술을 제공한다. 1-2. YOLOv5의 특징 1. 높은 정확성 : YOLOv5는 높은 객체 감지 정확도를 가지고 있음. 2. 실시간 처리 : 실시간 환경에서 객체 감지를 수행할 수 있음. 3. 다양한 객체 감지 4. 경량화된 구조 : YOLOv5는 경량화된 딥러닝 모델 구조를 가지고 있음. 이를 통해 모델 크기를 줄이고 더 빠른 실행 속도를 제공 2. 라벨링 나는 darkLabel를 사용하여 라벨..

나는 졸업 프로젝트를 하면서 차례대로 Yolov3, Yolov4 , Yolov5를 경험했다! 가장 처음으로 Yolov3를 이용하여 custom 훈련을 하였다. Yolov3는 colab으로 Yolov4와 Yolov5는 각각 visual studio, pycharm으로 훈련하였다. 먼저 train을 위해서는 데이터 라벨링이 필요한데 그 방법으로는 아래의 링크를 참고하자! https://sojinlee1004.tistory.com/5 [DarkLabel v2] YOLO custom 학습을 위한 라벨링 오늘은 Yolo 커스텀 학습을 위한 라벨링 과정에 대해서 적어보려고한다. 일단 나는 졸업프로젝트를 위해서 Yolo를 이용해서 모델을 훈련중이다! 우리는 custom 데이터를 훈련시켜야하기 때문에 라 sojinle..