데이터시럽

SOTA에 방문해서 최신모델들이 어떤것들이 있나 찾아보다가 2024년 1월 31일에 발표된 Yolo-World 모델을 보게 되었다. 텐센트 AI 랩에서 발표한 논문으로, 실시간으로 사용할 수 있는 비전-언어 모델이라고 한다. 이에 대해 살펴보자 (yolo-world 논문) https://arxiv.org/abs/2401.17270 YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection The You Only Look Once (YOLO) series of detectors have established themselves as efficient and practical tools. However, their reliance on predefined and tra..

https://www.youtube.com/watch?v=V-H3eoPUnA8 2023년 초 roboflow에서 출시한 yolov5의 후속작 yolov8과 Object Detection분야에서 다시 SOTA를 찍은 yolov6 두가지를 정확도와 속도에서 더 좋은 결과를 보여주는 yolo-nas를 학습하는 방법을 공부해 보았다. https://www.youtube.com/watch?v=91p2SkSuZkc 환경은 코랩에서 진행했다. https://colab.research.google.com/drive/1yHrHkUR1X2u2FjjvNMfUbSXTkUul6o1P?usp=sharing DeciYoloCustomDatasetQAFineTuning.ipynb Colaboratory notebook colab.r..

https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub - ultralytics/ultralytics: YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/ultralytics development by creating an account on GitHub. github.com yolo v5를 만든 팀이 2023년 yolov8를 가지고 돌아왔다. 이렇게 쉽게 동작되도 되나 싶을 정도로 쉽게 만들어 졌다. 포스팅 하는 기준으로 아직 안정화가 덜 된듯 하지만, 추후 안정화 되면 비전 딥러닝 관련해서 정말 큰 파장(이미 ..

# 나만의 YOLO 모델 생성 # Darknet 수준의 YOLO 모델을 개인이 학습하기에는 # 컴퓨터 리소스도 많고, 시간도 너무 많이 걸린다는 점. # 검은색 바탕에 간단한 도형3개만 탐지하는 YOLO 모델을 구현 # YOLO 논문에서는 이미지를 가로 세로 각 7개의 셀로 나누어 총 49개의 셀을 기본으로 하지만, # 우리는 가로 세로 3개의 셀로 나누는 방식으로 문제를 단순화. # 논문에서는 한 셀당 2개의 박스를 그리지만, # 우리는 한 셀당 1개의 박스를 그리는 방식으로 수정. # 마지막 탐지할 객체의 종류인 Class도 3개로 줄여서 구현 In [1]: # 필요한 패키지를 임포트 함 import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 from goog..

하루하루 최종 프로젝트가 단단해지고 있다. 오늘은 기존 고추 잎으로 해본 것을 고추에 있는 탄저병을 구분해보려고 한다. model은 yolo v5를 사용해서 학습을 실시해보자 (코랩에서는 사람들이 올려놓은 예제를 따라했을때 잘됬는데, 안되서 애좀 먹었다. 알고보니 폴더 구성을 잘못해서...ㄷㄷ;) 실행은 CPU환경으로 했다. import torch import utils display = utils.notebook_init() # checks YOLOv5 v6.1-325-g3e85863 Python-3.9.13 torch-1.12.0+cpu CPU Setup complete (16 CPUs, 31.9 GB RAM, 295.3/466.1 GB disk) PC의 Cuda 버전을 11.7 버전을 설치했는데, ..