728x90 yolov3-tiny 4 Yolov3-tiny 사물인식 결과 Yolov3-tiny 사물인식 결과 엊그제 표본을 최초 50개에서 310개로 약 6배 증가시킨 훈련 결과를 토대로 Unity에서 빌드하고 테스트를 진행했다.개발하는 플랫폼은 Android에서 Unity의 추론엔진 barracuda와 그래픽 API는 Vulkan을 이용하는 것이다. 결과적으로 높은 인식율을 보였다.그와 동시에 표본에 없던 대상까지도 인식을 하고 그 확률 또한 상당해서 만족스러운 결과로 나타났다. 다만 한가지 문제가 있는데 사물에 대한 거리이다. 동영상을 확인해 보면 가까운 거리나 조금 떨어진 거리는 인식률이 높게 나타난다. 하지만 그 거리에서 조금만 떨어져도 인식을 못하는 현상이 발생되었다.따라서 좀더 떨어진 것도 확보해서 잘 되는지 확인해 볼 필요가 있다. 역시나 이것도 손이 많이 간다.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 11. 1. Unity에 Yolov3-tiny onnx 모델 적용 Unity에 Yolov3-tiny onnx 모델 적용 지난번 Darknet을 통한 yolo3-tiny 훈련을 진행했고 onnx로 컨버팅 진행에 대한 내용을 게시했었다. 다만 이전 게시물에서 잘못된 사항이 있어서 수정해 주었다.수정 부분은 다음과 같다.기존 내용input_names='input1', image_input_names='input1', output_names=['output2', 'output1'], image_scale=1/255.,수정 내용input_names='input1', image_input_names='input1', output_names=['output1', 'output2'], image_scale=1/255., output의 위치가 바뀌어야 했던 것이다. 컨버팅은 정상적이.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 10. 9. Darknet을 통한 Yolov3-tiny 훈련 Darknet을 통한 Yolo v3 tiny훈련 지난번에 Darknet을 이용하여 Yolov2-tiny로 커스텀데이터셋을 결국에는 Unity에 인식하는데 어느 정도 성공을 해서 이번에는 Yolov3-tiny를 시도해 보았다. 참고적으로 Unity의 Barracuda는 Yolov3을 지원한다. 지원하는 Barracuda의 버전은 살펴봐야 하겠지만 상위버전이면 지원할 것이다. Barracuda 매뉴얼에 나와 있다. 다만, Yolov3-tiny는 확인이 필요하다. 따라서 이번에는 이전보다 성능? 좋은 Yolov3-tiny로 훈련하여 인식해 보기로 했다. 이게 더 좋으면 이걸 써야되지 않겠는가.. 기본적인 cfg 설정은 기존의 Yolov3-tiny를 알맞게 수정해 준다.특히 filters부분이 이전 버전과 다.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 10. 7. Darknet Yolov3-tiny 훈련 완료 Yolov3-tiny 훈련 완료지난번 darknet.exe를 빌드하고 nvidia 그래픽카드 드라이버를 업데이트 한 이후 훈련을 진행했다. 이번에는 yolo v2가 아닌 v3의 tiny로 진행했다. 모바일에서 사용하기에는 용량이 너무 커서 tiny로 진행했다. 물론 데이터 경로문제가 조금 있었지만 금방 해결되었다.절대경로의 위치가 지난번 darknet_no_gpu때와 달라서 인식 오류가 있었다. 이거 상황에 따라 바뀌는 건지는 모르겠다. train.txt 내의 절대경로가 darknet 실행파일 이하의 경로로 되어 있어야 한다. 아무튼 훈련을 시작하고 약 6.2시간만에 아래와 같이 끝났다. 지난번 GPU를 사용하지 않았을때는 무려 5일의 시간이 소요되었다. 차이가 엄청나다..(펜티엄골드 지못미) 이제 이 .. 개발 관련/프로젝트 2024. 8. 29. 728x90 이전 1 다음
