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Anaconda 7

Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(3) Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(3) 5. 커스텀 데이터셋 준비 보통의 Yolo를 쓰면 미리 훈련된 모델들을 가지고 많이들 사용한다. 다양한 훈련 모델들이 있어서 플랫폼에 맞춰서 적절하게 사용되고 있다. 하지만 본인이 여기서 다루고자 하는 것은 원하는 데이터를 기반으로 훈련하는 것이다. 이게 가장 큰 목적이다.로봇이 플라스틱 병이나 우유팩 같은 것을 인식하여 물건을 잡고 이를 분리수거함으로 운반하여 넣는 것이 최초의 목적으로 시작하게 되었다. 이는 지금도 진행 중이다. 훈련데이터에서 준비되어할 것은 다음과 같다. Darknet 실행파일이 있는 위치에 data 폴더가 있다. obj 폴더에 훈련할 이미지와 label 정보 텍스트가 들어가야 한다. 하나의 이미지당 하나의 label 정보 텍.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 11.
Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(2) Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(2) 4. Darknet 및 Unity 설치우선 Unity부터 설치해 준다. 현재는 Unity6까지 해서 최신 버전들이 많겠지만 진행하고자 하는 사항은 Unity의 barracuda를 이용한 것이므로 낮은 버전을 다운로드하여야 한다.  다음의 Unity Archive에서 2018.4.xx를 다운 받는다. 다만, barracuda를 사용하는 것이기 때문에 더 상위버전인 unity 2019도 잘 될 것 같다. 혹시나 그다음 버전들이 Unity plugin package로 barracuda를 지원한다면 될 것도 같다. 하지만 확인을 못해봐서 현재는 알 수 없다. 다운로드 아카이브 다운로드 아카이브다운로드 아카이브unity.com 다운을 받게 되면 Unity .. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 10.
Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(1) Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(1) 그동안에 Yolo를 이용하여 사물인식을 제작한 모든 과정을 기록으로 남기고자 한다. 분명 시간이 지나면 다 까먹을 것이다.물론 상위버전들도 있고 더 쉽게 구현이 가능할 수 있으나 주어진 환경과 프로그램 버전의 제약으로 Yolov3으로 진행하게 되었다. 진행은 최종적인 플랫폼인 Android OS의 App에서 작동할 것이므로 Yolov3-tiny 버전으로 할 것이지만 일부 수정 및 보완을 거치게 되면 Yolov2, Yolov2-tiny, Yolov3, Yolov3-tiny에서 호환되어 작동할 수 있다. 결과적으로 Unity의 환경의 App 제작에 따른다. 목차는 다음과 같다.1. 시스템 확인 및 필수 소프트웨어 설치2. 환경설정3. Python(An.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 8.
아두이노 로봇제작 상황 이 프로젝트를 구상한 지 거의 1년이 다 되어 간다. 시간이 참 빨리 흘러 가고 있다. 단지 이 프로젝트는 먼저 1차적인 프로토타입을 만드는 것인데 너무나도 더디게 진행되는 것 같다.  현생을 하면서 틈나는대로 하고 있지만 진도가 너무 느리다.마음먹고 시간을 좀더 투자한다면 적어도 2~3개월 이내에는 프로토타입을 거의 완성할 것인데 말이다.프로토타입에 너무 정성을 들이는 게 아닌가 한다. 따라서 이번 프로토타입은 이번 8월내에 마무리를 해야겠다. 프로그램적인 부분은 좀 미흡할 것 같으나 본격적인 프로젝트에서 이를 보완하여 진행해야겠다. 다음번엔 아예 3D 프린터를 구입하는 게 여러모로 빠르고 좋을 것 같다. 진행이 더딘 가장 큰 원인은 아마도 여러 가지 오류에 대한 해결이 늦어지는 탓일 것이다.특히나 p.. 개발 관련/프로젝트 2024. 8. 1.
Anaconda Jupyter Notebook 실행 오류 Anaconda jupyter notebook의 오류가 여러 가지로 많겠지만 아래와 같은 오류가 발생했다.지난번 2일 오후부터 시작한 훈련이 오늘 7일 오전 9시 직전에 끝났다. 이 weights 파일을 ONNX로 변환하기 위해 오랜만에 Jupyter Notebook를 켰지만 다음과 같은 오류가 발생했다.뭐든 한번에 안되네..  그동안 설치했던 것들 중 무언가 충돌하거나 버전이 맞지 않아 발생한 것 같다. 검색해 보니 해당 내용이 오류사항에 있으며 다음과 같은 패키지를 재 인스톨 하니 정상적으로 실행되었다. pip uninstall pyzmq pip install pyzmq 아.. 이러면 또 darknet이 또 안될 것인지도 의심스럽다. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 5. 7.
darknet / darkflow 설치, 아나콘다로 실행 과정에서의 오류들 정리 어디서부터 어떻게 무엇이 잘못된 것일까... 그리고 해결 방법은 무엇일까...잘 모르니까 따라 하는데 사실 봐도 모르겠다.. 열심히 삽질 중이다. 아래 사항들은 이미 필요한 사항을 모두 설치했음에도 나타나는 증상이다.이외 호환되는 버전에 맞는 CUDA와 cuDNN 설치하고 환경 설정도 했다. - python3 setup.py build_ext --inplace 실행 시 다음과 같은 오류 발생 시..: Original error was: No module named 'numpy.core._multiarray_umath'  >> pip uninstall numpy  한 다음 conda install -c conda-forge numpy  >> 여기서 다시 실행해도 ModuleNotFoundError: No .. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 4. 16.
사물인식을 위한 모델 학습 시도(TensorFlow / ONNX) 지난번 사물인식을 위한 보완으로 파이토치를 검토하던 와중에 다른 방법도 있지 않을까 하고 검색해 봤다. 한 가지 방법으로 시도해 봤는데, 역시나 AMD 시스템에서는 안 되는 것 같다. 있다고 해도 ROCm인 거 같은데 어떻게 활용하는지는 모르겠다. 어쨌든 집의 AMD PC(CPU : AMD 5600, GPU : RX6650XT)에서는 안 되는 것 같다는 결론을 내리고 사무실이나 노트북이 Intel과 Nvidia GPU이니까 되지 않을까 한다. 다만... GPU가 GTX1050인데....설마 여기서도? 아무튼 시도해 볼 예정이다. 그러면 그 한 가지 시도한 방법을 기록해 본다. 먼저, 내가 하고자 하는 것은 기존에 있는 모델들은 내가 만든 것이 아니기 때문에 여러 가지 정보들을 담고 있는 모델들이다. 따라.. 개발 관련/프로젝트 2023. 12. 26.
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