개발 (19) 썸네일형 리스트형 YOLO개발 참조 페이지 DEtection TRansformer (DETR) vs. YOLO for object detection. | by Fahim Rustamy, PhD | Medium Flutter에서 Object Detection 해보기 https://www.youtube.com/watch?v=rqZ9W0MmeEk 참고영상을 보고 Flutter에서 Object Detection을 수행하는 프로젝트를 해보고 포스팅을 이어 가겠다. Flutter 새 프로젝트 시작하기 Flutter를 개발하기 위해서 안드로이드 스튜디오 개발환경 구축하기 이후, 안드로이드 폰에서 개발자 옵션 활성화를 완료 했다면 이제 Flutter에서 테스트 프로젝트를 생성해서 잘되는지 확인해보자. 안드로이드 스튜디오에서 File - New - New Flutter Project 순서로 만들어보자. Next를 눌러서 진행한다. Project name에 대충 이름을 넣고 Create 버튼을 눌러 만들어보자. 주의할점은 이름은 대충 넣으면 안되고 대문자는 넣으면 안된다. lower_case_with_underscores 소문자로 구분은 언더스코어로 수행한다. 아주 쉽게 프로젝트가 완성되었다. 핸드폰을 USB로 연결하면 핸드폰 화면에서 연결을 하겠냐고 묻는 팝업이 뜨고, 확인을 누르면 안드로이드 스튜디오 우.. 학습용 데이터셋 만들기 YOLOv8 모델을 개발하려고하는데 내가 의도한 사물을 인식하기 위해서는 커스텀 트레이닝을 수행해야 한다. 기존 모델에 추가 학습을 시키는 전이학습? 같은걸 해야하는데, 먼저 학습시킬 데이터가 필요하다. 그런데 기존 데이터셋을 보면 유명한 사이트에서 다운로드 받는 방식으로 만들어 내는것 같다. 이렇게 되면 내가 원하는 객체에 대한 학습을 하려니 내가 원하는 객체를 갖고있는 데이터셋이 없기 때문에 결국 내가 직접 만들어야 하는 상황이 생긴다. 그렇다면, 내가 데이터셋을 만들면 되지 않을까? YOLO에서 활용되고 있는 데이터셋을 다운로드 받고 그 구조를 분석해보자. 그리고 데이터셋을 만들어주는 어플리케이션앱을 개발하자. Android 핸드폰 개발자 옵션 켜기(활성화) 안드로이드 스튜디오로 플러터를 돌리면 결과물을 3가지 방식으로 확인할 수 있다. 1. 웹서버로 확인 2. 안드로이드 에뮬레이터로 확인 3. 내 핸드폰으로 확인 나는 여기서 카메라 모듈을 활용할 예정이기 때문에 핸드폰 연동을 수행할 것이다. 안드로이드 폰에서 설정 -> 휴대전화 정보로 들어간다. 소프트웨어 정보를 선택한다. 빌드번호를 연타한다. 개발자 모드가 켜지고 나면 다시 연타했을때 "개발자 모드를 이미 켜서 필요하지 않습니다" 라고 뜬다. 다시 설정 메인으로 가면 "개발자 옵션"이 생성되어있다. 안드로이드 스튜디오 또는 VS Code랑 USB 디버깅을 할거기 때문에 여기를 눌러 활성화 한다. 확인을 눌러서 디버깅을 활성화 하자. 여기까지 핸드폰에서 해줘야 하는 과정을 모두 수행했다. 다음으로는 안드로.. Flutter 개발 시작 내 목적은 학습한 YOLO를 모바일을 통해 전시하는 것이다. 때문에 안드로이드앱을 아주 간편하게 개발할 수 있어야 한다. Flutter는 아주 좋은 선택이라고 생각한다. Flutter와 Firebase 그리고 TFlite를 활용해서 앱을 개발하고자한다. 모바일 앱에서 인식한 결과를 Firebase에 저장하고 Firebase를 웹에도 연동시켜서 웹페이지에서도 확인할 수 있도록 개발을 진행해보겠다. YOLOv5는 별도로 학습을 수행하고 있으니 다른 글을 참고하길 바란다. 사실 Flutter를 개발하기 위해 IDE를 2개로 구축해놨다. 하나는 안드로이드 스튜디오, 다른하나는 Vscode이다. 둘다 잘 구축은 되었으나 편의상(YOLO를 함께 학습하는 과정이니) 안드로이드 스튜디오로 개발환경을 분리해서 수행하도록.. YOLOv5 Train 시키기 YOLOv5를 학습시키는 과정을 진행해보자. 먼저 튜토리얼을 참고하면 아래와 같은 코드로 수행하면 된다. from ultralytics import YOLO # COCO 사전 훈련된 YOLOv5n 모델 로드 model = YOLO('yolov5n.pt') # 모델 정보 표시 (선택 사항) model.info() # COCO8 예제 데이터셋을 사용하여 모델을 100번 에포크로 훈련 results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640) # 'bus.jpg' 이미지에 대해 YOLOv5n 모델로 추론 실행 results = model('path/to/bus.jpg') 먼저 train.py 파일에 들어가서 예제를 수행해보자. python train.py.. GPT가 분석한 YOLOv5 Export.py This Python script appears to be part of the YOLOv5 object detection framework for exporting models in various formats. Here's an overview of the main components and functionalities: Main Features: Model Exporting: The script exports YOLOv5 models to various formats such as PyTorch, TorchScript, ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, TensorFlow SavedModel, TensorFlow GraphDef, TensorFlow Lite, Tensor.. 이전 1 2 3 다음
