Deep learning (2) 썸네일형 리스트형 YOLO V4를 이용한 Object Detection - (2) 영상 내 객체 검출 Intro 동영상은 연속된 이미지로 이루어져 있으므로 영상을 프레임 단위로 잘라서 각 프레임마다 객체를 검출하고 결과 프레임을 이어붙이면 영상 내 객체 검출을 할 수 있다. 이 과정을 opencv-python을 이용하여 진행했다. opencv-python 패키지에 readNetFromDarknet()함수를 통해 darknet모델을 python에서 사용할 수 있었다. 모델은 이전 포스팅에서 사용한 것과 동일하다. (coco데이터셋으로 학습된 yolov4) 동영상에서 object detection한 결과로 검출된 객체에 bounding box를 표시하고 해당 객체의 label과 confidence를 함께 표시한다. 그 결과를 avi파일로 저장한다. 코드는 아래 링크를 참고했다. www.pyimagesearc.. YOLO V4 를 이용한 Object Detection - (1) Intro 회사에서 차량 블랙박스 영상안에서 객체를 인식하는 프로젝트를 맡아 진행하게 되었다. 이전에 단순한 Classification은 해본 적이 있지만 Object Detection은 처음 해보는 task였다. 가장 많이 알려진 객체 인식 모델인 YOLO를 사용하여 예제를 돌려보고 Custom 데이터셋을 만들어 커스터마이징된 모델로 객체 인식을 진행한 과정을 기록할 것이다. 1. YOLO V4로 이미지 내 객체 인식 2. YOLO V4로 영상 내 객체 인식 3. YOLO V4 Custom 데이터 학습 Darknet darknet은 C, CUDA로 작성된 오픈소스 신경망 프레임워크로 YOLO, RNN, ResNet 등 다양한 DNN모델들을 돌려볼 수 있다. C로 작성되었기 때문에 속도가 빠르고 CPU,.. 이전 1 다음
