728x90 yolo-tiny 4 Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(5) Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(5) 8. Unity의 App 설정 이제 지난번 훈련을 마치고 최종 컨버팅했던 onnx 파일과 label 텍스트를 Unity에서 사용할 차례이다. 처음부터 모든 코드를 다 만드는 것이 아닌 공개된 git을 활용하여 진행할 것이다.다음의 깃을 clone 하거나 다운로드하여 준비한다. 아주 잘 되어 있으며 classifier 방식과 detecting 방식이 함께 있다.GitHub - Syn-McJ/TFClassify-Unity-Barracuda: An example of using Tensorflow and ONNX models with Unity Barracuda inference engine for image classification and objec.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 14. Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(4) Yolov3을 이용한 Unity 사물인식 제작 정리(4) 7. ONNX 컨버팅 이제 다음 단계는 onnx로 컨버팅 하는 사항이다. 최근에야 비로소 unity에서 인식 가능하도록 진행되었다. 아마도 상위 버전의 프로그램들을 사용했다면 더 빨리 진행되었을 것이다.우선 Darknet의 실행파일이 있는 폴더에서 backup 폴더로 가보면 가중치 결과 파일이 저장되어 있을 것이다. steps 값이 있어 여러 파일이 생성되어 있겠지만 실제적으로 사용할 파일은 yolov3-tiny_final.weights 가중치 파일이다. 일단 파일은 그대로 두고 아래의 git에서 keras-yolo3을 가져온다.즉, Darknet의 weights(가중치) 파일을 keras 모델로 변형(재훈련?)하는 것이다. 여기서 그 형식을 Co.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 12. Darknet의 weight로 사물인식 테스트 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.. 개발 관련/프로젝트 2024. 9. 11. Darknet의 GPU버전 빌드 오류 해결 Unity Barracuda에서의 onnx 인식 오류.지난번 onnx 컨버팅 이후 Unity에 적용해 봤으나 인식하지 못하는 문제가 발생했다.물론 netron에서는 정상적으로 보이긴 했다. 결과적으로 원하는 곳에서 인식이 안되니 사용할 수가 없다.따라서 이번 것은 가중치 용량도 크고 해서 다시 데이터셋을 이용해서 yolo-tiny로 구성해 보고자 했다. Darknet의 GPU 버전 빌드처음 시도할 때 아무래도 문제 해결에 시간이 많이 소요되고 오류도 많고 가능성도 적어 보여서 darknet_no_gpu버전으로 진행했었다. 시스템이 너무나 구려서 대부분의 옵션을 다음과 같이 사용할 수가 없었다. 그래서 시간이 너~~무 오래 걸렸다. 이미지 몇 장 하는데만 며칠이 걸렸으니 도저히 이대로는 진행하기가 곤란.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 8. 26. 728x90 이전 1 다음
