정나우69 [yolov4] Bounding box 중심점 출력하기 물체를 인식하고 쫓아가기 위해서는 화면상에 물체가 어디에 위치하는지 알아야 합니다. 그러기 위해서는 바운딩 박스의 정보(시작점의 xy좌표, 박스의 크기)를 받아야 합니다. darknet에서는 이 기능을 제공하고 있습니다. darknet을 실행할 때 ./darknet detector demo data/obj.data yolov4.cfg backup/yolov4_best.weights -c 0 여기에서 ./darknet detector demo data/obj.data yolov4.cfg backup/yolov4_best.weights -c 0 -ext_output 이렇게 끝에 -ext_output만 추가해주면 바운딩 박스의 좌표와 크기를 알 수 있습니다. 하지만 제가 출력하고 싶은 건 박스의 중심좌표이므로.. 2022. 3. 28. [Yolov4] 영상인식 커스텀 학습법 YOLOv4를 이용하여 커스텀학습하는 법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 글은 webnautes님의 블로그를 참고하여 작성했습니다. https://webnautes.tistory.com/1482 Ubuntu에서 darknet을 사용하여 Yolo v4 커스텀 학습하는 방법 Ubuntu에서 darknet을 사용하여 Yolo v4 커스텀 학습하는 방법을 다루고 있습니다. 2021. 05. 16 최초작성 2021. 05. 28 darknet 설치후 Yolo v4 테스트 0. CUDA 및 OpenCV를 먼저 설치해야 합니다. Ubuntu 20.0.. webnautes.tistory.com 기본적으로 다크넷이 설치 되어있어야 합니다. 설치법은 이전에 작성한 게시물을 참고하면 됩니다. https://kumoh-ir.. 2022. 3. 20. [OpenCV] 동영상에서 이미지 추출하기 YOLO를 이용한 커스텀 학습을 위해서는 이미지 데이터를 만들어야 한다. 우선 파이썬과 opencv가 설치되어 있어야 한다. import cv2 count = 1 test = 1 train = 1 for i in range(1,4): vidcap = cv2.VideoCapture("D:/video/%d.mp4" %i) print("%d번째 영상 시작" %i) while(vidcap.isOpened()): ret, image = vidcap.read() if(ret==False): print("%d번째 영상 끝" %i) print("train=%d" %train) print("test=%d" %test) break if(int(vidcap.get(1)) % 5 == 0): num=count % 10 if .. 2022. 3. 10. [강화학습] TD방법으로 Cliff walking 문제 풀기 (C++) 저번 학기에 배운 수업 내용과 과제를 정리 강화학습이란 문제를 해결하는데에 있어서 최적의 방법을 찾는데, 그 시스템 안에서 주어진 상태(State, s) 에서 어떻게 행동(Action, a)하니까 보상(Reward, r)이 얼만큼 나왔다라는 흐름으로 구조를 만들어 보상의 합인 가치값이 가능 크게 만드는 행동을 최적의 해결책으로 선정하는 학습 방법입니다. 강화학습은 크게 3가지 방법으로 나뉩니다. 1. Dynamic Programming (DP) 2. Monte Carlo (MC) 3. Temporal Differnece (TD) DP방법은 환경모델과 벨만 방정식을 이용해서 모든 경우에 대한 가치를 계산하여 상태 별 가치를 구하고, 그 중에서 가장 높은 가치를 가진 만들어내는 행동을 찾는 방식이다. 모든 .. 2022. 3. 5. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 18 다음
