728x90 TensorFlow 5 Darknet 사물인식 진행 상황 Darknet 사물인식 진행 상황 지난번 커스텀데이터로 Darknet 훈련을 통해 가중치(.weights) 파일을 얻고 이 가중치를 통한 테스트는 정상적으로 잘되었었다. 문제는 이 가중치 파일을 다이렉트로 onnx 컨버팅이 되지 않아 다시 keras의 .h로 변환한 뒤 onnx로 변환했다. 그러나 변환한 keras로도 훈련이 되지 않았고 이를 변환한 onnx 파일을 Unity에서 적용하여 Android 앱으로 빌드하여 사물인식을 시도하였으나 그것도 제대로 된 Bounding Box 출력이 되지 않았다. 따라서 여기에서의 문제는 바로 keras의 .h로 변환하는데서 문제가 발생하는 것이라 확신했다.참고한 yad2k 의 이슈에서도 이 문제가 제기되었고 다른 방법으로 해결했다고 한 사항이 있으나 내게는 적용.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 9. 26. Darknet의 weights를 onnx로 컨버팅 지난번부터 계속 괴롭혀 왔던 onnx 컨버팅을 진행하게 되었다. 시간이 오래 걸린 이유는 고집이 좀 있었는데 darknet의 커스텀 데이터셋 훈련결과의 weights(가중치)를 바로 onnx로 컨버팅 하기 위한 방법을 찾기 위한 것이었기 때문이다. 또한 이를 unity 2018 버전에서 사용하기 위해서는 Yolo v3 이하에서만 사용할 수 있다. Unity 2018의 barracuda가 거기까지만 지원하기 때문이다. 거기다 python과 필요한 패키지의 지원 버전이 맞지 않으면 오류를 쏟아내고 그 원인을 해결하기 위한 방법 또한 구글링을 해도 각기 다 다른 원인이 많아 해결하기가 너무나 까다로웠다. 버전 특성과 환경상 거의 안된다고 보면 된다. 현재는 Yolo v8인가 까지 나온 상태라 더욱 그렇다. 그.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 8. 21. 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. 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. 728x90 이전 1 다음
