tipon의 잡다한 저장소

Darknet의 weight로 사물인식 테스트 커스텀 데이터셋을 Darknet로 yolov2-tiny로 훈련하여 나만의 weight파일을 얻고 이를 keras를 거쳐 onnx로 컨버팅이 성공적으로 잘되었다. 물론 최종적인 unity에서도 인식은 잘 되었다.그런데 문제가 제대로 된 인식이 되지 않는다. 인식률에 문제가 있긴 해도 아무거나 인식하게 되면 문제가 있는 게 아닌가... 그래서 다시 Darknet로 test를 아래와 같이 진행하였는데, 너무 잘된다..물론 인식률은 표본이 적어서 문제가 있기는 해도 인식은 되지 않는가... 그렇다면 컨버팅 과정이나 unity에서 인식하는 무엇인가가 잘 처리되지 못한다는 것인데... 현재 이것을 찾고 있는 중이다.   원래 8월까지로 마무리하려했는데 이 부분까지만 해..

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..

먼저 darknet의 weights 파일을 onnx 컨버팅은 좀 더 기다려야 할 것 같고, 기존의 잘 되는 classifier 방식의 인식으로 가능한 방법을 찾고 있다. 이와 동시에 처음 구성한 대로 로봇에 스마트폰을 배치하기 위해 고정도구를 만드는 중이다.어느 정도 충격에도 빠지거나 넘어지지 않아야 해서 일반적인 받침형 보다는 당겨서 고정하는 방식을 고려 중이다. 생각보다 아이디어가 안 나와서 이것저것 구상해 보는 중이다. 그리고 최종적인 동작을 확인 중 한 가지 누락된 것이 있다. 바로 다음과 같다. 그렇다. 바로 초음파 센서이다. 이 초음파 센서의 역할은 로봇 팔이 물건을 잡기 위해 대략적인 거리로 유도하기 위함이다. 이게 있어야 물건의 위치를 파악하고 잡을 수 있다. 물론 이외에도 기본적인 거리측..