꼼개의 개발자취

파이썬을 이용하는 다른 플랫폼에 적용시키기 darknet에서만 사용하는 것이 아닌 라즈베리파이, 웹사이트, 모바일 등에 적용할 수 있다. 준비물은 3가지이다. CFG 파일 훈련된 weight 파일 names 파일 라이브러리와 YOLO 로드 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt net = cv2.dnn.readNet("yolov4_19000.weights", "yolov4.cfg") #CFG 파일, weight 파일을 넣어준다. classes = [] with open("food30.names", "rt",encoding = "UTF8") as f: #클래스 이름을 따로 저장해준다. 이 형식은 클래스가 한글이름 일 때 불러오..

YOLO를 훈련시키려면 필요한 3가지 데이터가 있다. 1. data 2. cfg 3. weight 1. data 만들기 data는 이런 형식을 가진다. classes는 훈련하려는 객체 개수 train은 훈련에 사용되는 이미지의 경로 valid는 평가에 사용되는 이미지의 경로 names는 객체의 이름 backup은 훈련된 weight를 저장하는 경로이다. 좀더 자세히 살펴보자면 data의 하위폴더에 txt와 names 파일이 존재한다. 이 파일들의 형식은 다음과 같다. 여기서 주의할 사항은 폴더경로를 잘 설정해줘야한다. train.txt에서 경로/번호/음식사진.jpg 로 설정되있다. 즉 번호에 names의 index와 같은 음식 사진이 들어가야한다. 위를 예로 들자면 names의 첫번째 index가 밥 -..