[쉬움주의] object detection 실습 다시 잘되게 총정리

[유연수]

참고한 사이트 :  https://github.com/heartkilla/yolo-v3#notification-settings

위의 사이트의 내용을 실습이 되도록 다시 쉽게 정리하였습니다.

[쉬움주의] object detection

1. 이론 설명

■ [쉬움주의] object detection  실습 다시 잘되게 총정리 

1.     아래의 github 에서 실습파일을 다운로드 받습니다.

https://github.com/heartkilla/yolo-v3#notification-settings

       ※ 설명: data 폴더에 images 안에 사진 2장을 확인하세요~

점심시간에 거리의 사진을 스마트폰에 담아오세요~

2.     load_weights.py: 내려받은 가중치를 신경망에 로드하는 코드

아래의 사이트에서 가중치를 내려받고 weights 폴더에 넣으세요~

https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3.     detect.py : 신경망 모델이 들어있는 코드이고 사진속에 이미지를 찾아내서 bouding하는 실행 코드

4.     yolo 수업을 위한 아나콘다 가상환경을 만든다.

4.1. python 버젼을 확인합니다.

python --version

4.2 텐써플로우 1.4 는 파이썬 3.5 버전에서 가능하므로 파이썬 3.5 버전에 해당하는 가상환경을 만듭니다.

     conda create -n snowdeer_yolo python=3.5

     4.3  가상환경을 활성화 시킵니다.

     activate  snowdeer_yolo

     4.4  아래의 설치파일들을 설치합니다. 

       pip install tensorflow==1.4

       pip install numpy

       pip install Pillow

       pip install opencv-python

       pip install seaborn

5.     저자가 만든 가중치를 신경망에 로드한다. (압축을 푼 디렉토리로 이동하고 하세요)

 python load_weights.py

6.    압축을 푼 폴더 안에 data 폴더에 images 폴더의 사진을 확인하세요!

C:\Users\pc\yolo-v3-master\yolo-v3-master\data\images

아래의 코드를 수행합니다.

python detect.py images 0.5 0.5 data/images/dog.jpg data/images/office.jpg

위의 명령어를 성공하면 다음과 같은 결과 화면이 출력됩니다.

7.     detections 폴더에 결과 사진을 확인하세요!

C:\Users\pc\yolo-v3-master\yolo-v3-master\detections

※ 조금 더 공부하기 위한 자료 2개

위의 두개의 스크립트 설명:

1. load_weights.py: 내려받은 가중치를 신경망에 로드하는 코드

2. detect.py : 신경망 모델이 들어있는 코드이고 사진속에 이미지를 찾아내서 bouding하는 실행 코드

https://www.notion.so/Yolo-dc12beea13ac4eb69ad42553f8309604#5b5453d8fd7e4ce5bdf767f3d88612cd

YOLO 이론 정리 링크 : 

갈아먹는 Object Detection [1] R-CNN

갈아먹는 Object Detection [2] Spatial Pyramid Pooling Network

갈아먹는 Object Detection [3] Fast R-CNN

갈아먹는 Object Detection [4] Faster R-CNN

※ yolo 의 전반적인 흐름과 설명에 관한 내용들.

   가장 먼저 이부분을 이해하고 다음으로 넘어가는 것을 추천! 

■ 동영상을 object detection 하려면 ?

https://github.com/heartkilla/yolo-v3#notification-settings

위의 사이트의 내용을 쉽게 실습할 수 있도록 정리하였습니다. 

1.  먼저 아래의 사이트에서 코덱을 다운로드 받습니다.

https://github.com/cisco/openh264/releases

openh264-1.8.0-win64.dll  <--- 이걸 받으세요 ~

2. vidio 폴더에 있는 object detection 할 동영상을 확인합니다

3. 해당 vidio 를 아래의 코드를 이용하여 object detection 합니다.

python detect.py video 0.5 0.5 data/video/shinjuku.mp4