Dogfootruler Kim

로컬에서 개발하게 되면 다양한 언어별 환경 구성, 의존성 패키지/라이브러리, 빌트 툴 등등을 설치하면서 어려움을 겪을 것. 또한, 매번 새로운 버전이 출시 되어 버전 이슈도 발생하고 생각지도 못한 환경적인 문제로 새로운 배포 환경에서 예상처럼 동작해주는 것을 보장 받기 힘듦. 이러한 과정을 수동으로 매번 여러 대의 서버에 세팅하는 것은 작업자의 실수를 야기할 수도 있고, 배포 경험은 작업자에게 국한되어 공유되기도 힘듦. 도커는 이를 효율적으로 개선시켜줌. OS를 포함한 설치 과정은 Dockerfile로 문서화 되고, 수정 이력은 버전 관리가 되어 변경사항을 쉽게 확인 가능함. 그래서 문제 발생 시 언제든 롤백 하기도 편리하고 VM 이미지 대비 용량 및 실행 속도가 월등히 빠름. 개발 과정에 필요한 환경 ..

Object Detection 1. 이미지를 S*S grid로 나눔 2. 각 Grid cell 은 B개의 Bounding Box와 각 Bounding Box에 대한 Confidence score를 가짐 (만약 cell에 object가 존재하지 않으면 Confidence score는 0) Confidence score : 검출한 것에 대해 알고리즘이 얼마나 확신이 있는지를 알려주는 값 3. 각 Grid cell은 C개의 conditional class probability(조건부 확률)를 갖음. 4. 각각의 Bounding Box는 x,y,w,h,confidence로 구성

객체 탐지 머신러닝에서는 Object Detection은 특정 이미지에서 Bounding Box를 통해 영역을 설정하고, 해당 영역 내 물체의 존재 유무 또는 물체의 종류를 판별하는 것. 기존 RCNN계열의 모델들은 일정 수준의 mAP(정확성)는 있으나, 실제 적용하기에 FPS(신속성)가 떨어짐 mAP : Mean Average Precision (정확성) FPS : Frame Per Seconds (속도) RCNN(Regions with Convolutional Neural Network) : 합성곱 연산 신경망과 같지만, 지역적으로 탐색 부분을 나눈다. 예를 들어, 100x100 이미지가 있다고 하면, CNN이 판별해야하는 정보가 있는 구역(얼굴, 표지판 등)이 25x25 부분에 있을 때, 이미지 모..

학습시킨 데이터가 인식이 잘 된다면 매우 간단한 방법으로 객체 탐지가 될 때마다 알람이 울리게끔 할 수 있습니다. 저희는 영유아가 위험행동을 했을 때, 어떤 식으로 부모에게 알릴 것인가에 대해 고민하였습니다. 메세지를 띄우는 방법보다는 소리를 내는 것이 즉각적인 반응을 하기에 적합하다 판단, 알람 시스템을 넣기로 하였습니다. 먼저, 저희 알람 구상도를 보여드리겠습니다. 오탐을 방지하고자, 인식률이 80% 이상이 될 때만 알람이 울리게끔 설정했습니다. 알람을 위한 코드를 수정하기위해 알람 mp3 파일을 다운받아 darknet 폴더와 src 폴더 둘 다에 넣어줍니다. (저번에는 src 폴더에 넣어서 됐던 것 같은데, 최근에 해봤을 때 darknet 폴더에 알람파일이 있어야 알람이 울리더라구요 그래서 혹시 모..

데이터 학습시키기 전, labeling을 안하신 분들은 2020/06/26 - [Capstone Eng_2020] - 아가 뭐해? - Yolo mark를 이용한 labeling 아가 뭐해? - Yolo mark를 이용한 labeling 컴퓨터 세팅을 마쳤으니 이제 학습시키기 전 데이터셋에 labeling을 해줘야합니다. 저희는 가정 내에서 영유아 안전사고가 발생할 확률이 큰 위험 행동을 1. 엎드려서 자는 행동 ( 질식사고 ) 2. 이� jainn.tistory.com 이 글을 보고 오시면 됩니다 :) 앞 글을 보면서 labeling 후, train.txt, obj.names, obj.data, img 폴더를 darknet/data 경로로 복사하고, yolov3.cfg 파일을 수정하고 오셨다고 믿고 다음..

컴퓨터 세팅을 마쳤으니 이제 학습시키기 전 데이터셋에 labeling 해줘야합니다. 저희는 가정 내에서 영유아 안전사고가 발생할 확률이 큰 위험 행동을 1. 엎드려서 자는 행동 ( 질식사고 ) 2. 이물질을 입에 넣는 행동 ( 삼킴사고 ) 3. 침대 위에 서있는 행동 ( 추락사고 ) 4. 선풍기에 손을 넣는 행동 ( 손 끼임 사고 ) 위와 같이 4가지로 분류하여 학습을 진행했습니다. 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눠 약 10000장의 이미지를 준비했습니다. 학습 데이터 : 구글 이미지에서 찾아온 이미지들과 유투브에서 가져온 동영상을 초당 5프레임으로 나눈 이미지들. 테스트 데이터 : 인형과 직접 만든 침대 프레임으로 직접 찍은 동영상 + 유투브 영상 이미지는 .jpg 확장자만 가능, 한글 이름..

darknet은 AlexeyAB와 pjreddie 2가지 버전이 있는데, pjreddie 버전 설치하는 법을 설명하겠습니다. https://pjreddie.com/darknet/yolo/ YOLO: Real-Time Object Detection YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Comparison to Other Detectors YOLOv3 is extremel pjr..

저는 opencv-4.0.2 버전을 사용했지만 이 글을 보실 분들을 위해 최신버전인 4.2 기준으로 설명해드리겠습니다. Ubuntu에 Opencv 4.2.0 설치하기 1. 설치된 OpenCV 제거 전에 설치되어 있는 opencv가 존재한다면 새로 설치할 opencv가 제대로 동작하지 않을 수도 있기 때문에 제거해줘야합니다. 터미널을 켜고 아래 코드를 입력해주세요. pkg-config --modversion opencv 이렇게 나온다면 OpenCV가 설치 되어있지 않은 상태입니다. 바로 넘어가셔도 됩니다. ujin@ujin:~$ pkg-config --modversion opencv Package opencv was not found in the pkg-config search path. Perhaps y..