프로그래밍/비전4 colab에서 yolov7 커스텀데이터 만들기 하드웨어가 좋지 않을 대 구글의 코랩colab을 이용하면 이미지의 훈련을 빠르고 편하게 할 수 있다. https://colab.research.google.com Google Colaboratory colab.research.google.com 구글 코랩을 이용한 yolov7 커스텀데이터 만드는 방법 1. 구글드라이브를 연결한다. 2. YOLOv7 github에서 자료를 복사한다. 3. 데이터로 사용할 이미지를 구글드라이브에 올려준다. 4. YOLOv7에서 사용할 네트워크를 설정한다. 5. 파라미터를 설정한 뒤 데이터를 훈련시킨다. 6. 결과를 확인한다. 구글 드라이브 연결 및 YOLOv7 자료복사 # 코랩에 구글드라이브를 연결한다. from google.colab import drive drive.mo.. 2022. 12. 10. (미완)yolo v7 로컬에서 학습 데이터 만들기 (2) (yolov7 네트워크 설정 및 훈련) https://kyoungin90.tistory.com/498 yolo v7 로컬에서 학습 데이터 만들기 (1) (환경설정, 이미지데이터 다운 후 라벨링 하기) https://www.youtube.com/watch?v=-QWxJ0j9EY8 ※ 기초부터 알고 따라하는 것이 아니라 중간중간 잘못된 설명이 있을 수도 있습니다 ※ 다음 유튜브를 보고 YOLO v7을 colab이 아닌 로컬컴퓨터(개인컴퓨터)에서 kyoungin90.tistory.com 이전글에서 이미지를 다운받고 yolo 포멧으로 주석을 달아 train과 val 데이터세트를 만들었다. 이제는 yolov7 네트워크를 다운받아 컴퓨터에 설치해줘야한다. 다음 github에서 오른쪽 code를 눌러 zip 파일을 이미지가 저장된 파일에 다운받는다. ht.. 2022. 12. 8. 아나콘다 가상환경 변경 이전에 만들었던 가상환경에서 이어서 작업하기 위해 아나콘다 프롬프트를 실행했다. 먼저, 가상환경이 만들어져 있는지 확인을 한다. conda info --envs 현재 만들어진 리스트를 확인해서 가상환경을 확인할 수도 있다. conda env list 현재 선택된 가상환경은 * 표시로 나타나기 때문에 다른 곳으로 이동해줘야 한다. 처음 검색했을 때는 source activate 가상환경으로 실행시켰는데 잘 작동하지 않았다. 몇 번 다시 검색 후에 conda activate 가상환경이름 으로 변경할 수 있다는 것을 알았다. conda activate yolov7_custom 2022. 12. 7. yolo v7 로컬에서 학습 데이터 만들기 (1) (환경설정, 이미지데이터 다운 후 라벨링 하기) https://www.youtube.com/watch?v=-QWxJ0j9EY8 ※ 기초부터 알고 따라하는 것이 아니라 중간중간 잘못된 설명이 있을 수도 있습니다 ※ 다음 유튜브를 보고 YOLO v7을 colab이 아닌 로컬컴퓨터(개인컴퓨터)에서 작동시켜보았습니다. 가장 먼저 코드를 작성할 수 있는 가상환경을 만들어줘야한다. 영상에서는 anaconda prompt를 관리자권한으로 실행시켜 가상환경을 만들어주었다. 파일을 만들고자하는 위치로 이동한 다음 폴더를 만들어준다. (cd 폴더이름 하면 폴더로 이동하고 cd .. 을 입력하면 뒤로가기가 된다) conda create -n yolov7_custom python=3.9 설치를 시작하고 활성화 시키기 위해 conda activate yolov7_custom.. 2022. 12. 6. 이전 1 다음
