728x90 전체 글224 opencv with CUDA 정리 1. opencv with cuda를 쓰는 이유 YOLO와 호환되는 가장 많이 사용되는 3가지 프레임워크 1. Darknet : 원개발자가 만든 YOLO만을 위한 프레임워크 장점 : 연산이 빠르고, GPU와 CPU 연산 모두 지원 단점 : Linux 환경에서만 지원 (복잡하긴 하지만 환경변수, VS 등을 통해 구현은 가능합니다.) 2. DarkFlow : Darknet의 텐서플로우 버전 장점 : 연산이 빠르고, GPU와 CPU 연산 모두 지원 + 모든 OS 지원 단점 : 복잡한 설치조건 3. OpenCV : 내장 함수를 통한 YOLO 구현 장점 : 간단한 설치, opencv만 설치하면 된다. 단점 : CPU 연산만 지원하기 때문에 웹캠으로 실시간 처리하는데 속도가 느리다. 1~2번의 경우, OpenCV,.. 2022. 5. 25. 면합 다른 곳을 준비하고 있어서 결국에는 아쉽게 취소하였다. 2022. 5. 25. opencv gpu (3) 빌드를 완료했다면 위의 build 폴더에 opencv.sln의 솔루션파일이 생성되고 실행합니다. 위의 Release가 원래 Debug로 되어있는데 Release로 수정한 후에 오른쪽에 ALL_BUILD를 우클릭하여 빌드를 선택 후 진행합니다. (주의할 점은 반드시 해당 가상환경에서 opencv-python 패키지가 설치되어 있지 않은 상태에서 진행해야 합니다) 30분~2시간 소요됩니다. 이후 내용은 포스팅할려다가 갑자기 안되서 다시 실행했습니다. 다음 게시글에 참고내용만 적었습니다. 2022. 5. 24. opencv gpu (2) 필요한 파일 설치는 모두 완료했으므로 직접 빌드하여 테스트를 진행합니다. 맨 위의 경로에는 opencv를 깔아두었던 경로, 두번째 경로는 새로만들었던 빈폴더인 build폴더로 설정합니다. 그런 다음에 밑에 있는 configure를 클릭합니다. 맨 위에는 설치했던 visual studio의 버전을 설정합니다. 그 다음의 플랫폼은 x64로 설정합니다. 그리고 Finish를 클릭합니다. 그러면 위와 같은 화면을 볼 수 있습니다. 여기서 목표로하는 opencv를 gpu로 돌리기 위해 cuda설정만 체크하겠습니다. search에 검색을 해서 다음과 같은 항목을 추가로 체크/체크해제합니다. on 항목 WITH_CUDA OPENCV_DNN_CUDA ENABLE_FAST_MATH INSTALL_PYTHON_EXAMPL.. 2022. 5. 24. opencv gpu (1) net = cv2.dnn.readNet(path+"model/atron_yolov3_210127.weights", path+"custom/atron_yolov3_all.cfg", ) net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 그 다음으로 cv2.dnn.readnet() 등과 같이 딥러닝 모델을 적용할 때 cuda 가속을 지원하게 하려면 위의 코드와 같이 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA), 그리고 net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 두 줄을 추가하면 cuda 가속 .. 2022. 5. 24. easyOCR 설치 https://github.com/JaidedAI/EasyOCR GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chines Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic and etc. - GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ ... github.com 영어와 한글을 텍스트로 변환해주는 파일.. 2022. 5. 23. 코드올리는 사이트 https://colorscripter.com/ Color Scripter Simple & Flexible Syntax HighLighter colorscripter.com HTML로 복사해서 올리면 끝~! 2022. 5. 23. yolov4를 python으로 실행 학습시킨 yolov4-tiny모델을 python코드로 작성하여 실행하게 했다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 import cv2 #영상처리를 하기 위한 라이브러리 import numpy as np #박스를 그리고 좌표를 얻기 위한 라이브러리 # 웹캠 신호 받기 VideoSignal = cv2.VideoCapture(0) captured_num = 0 text='' #-----.. 2022. 5. 23. YOLO_Label사용 https://github.com/developer0hye/Yolo_Label GitHub - developer0hye/Yolo_Label: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 https://github.com/AlexeyAB/darknet, https://github.com/pjreddie/darknet - GitHub - developer0hye/Yolo_... github.com 이미지에 대한 라벨링을 .. 2022. 5. 20. 면접후기 면접 질문 1. 30초 자기소개 2. 살면서 가장 크게 성취감을 느꼈던 부분 3. 데이터 분석업무란 무엇리하고 생각하냐 4. 리더형에 가까운지 팔로우에 가까운지 5. 최종적인 목표를 20초동안 짧게 얘기하기 느낀 점 면접을 정말 못했다. 엄청 횡설수설하고 주제와 관계없는 말을 했다. 나는 면접실에 들어가기 전 다음과 같은 내용만 생각했다. 1. 말을 천천히하고 발음을 또박또박말하기. 2. 관련된 경험짧게 말하기. 그리고 배경, 원인분석, 해결방안, 결과 순으로 말하기 그래서 처참하게 망했다. 면접실에 들어가서 질문을 받으니깐 머리가 새하얘졌다. 원인은 다음과 같았다. 1. 질문에 답하기에 급급해서 말을 풀어나가지 못했다. 2. 버벅거리고 안 좋게 보일 수 있을만한 말을 했다. 3. 준비했던 질문과 다르다.. 2022. 5. 19. anaconda 설치 1. 아나콘다 공식 홈페이지에서 최신 버전을 다운로드 https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com anaconda를 기본 python으로 등록할지 여부를 선택 Anaconda Prompt에서 python을 입력하면 파이썬 버전과 아나콘다 버전이 뜨고 파이썬 쉘이 실행됩니다. 아래는 hello world를 출력한 화면입니다. 아래의 화면처럼 콘다버전은 c.. 2022. 5. 19. 면접 질문 정리 예상 면접 질문 [ 자기소개 ] 1. 저는 ~~한 사람입니다. 2. 나의 경험 (상황과 결과) (경험에 대해 질문 들어오면 추가적으로 할 답변도 준비 ) 3. 진정성 강조하는 요약 4. 나의 포부 [ 인성 영역 ] 1. 자기가 생각했던 일과 다르게 한글문서 작성이나 프린트 시키면 어쩔거냐? 2. 상사의 부당한 지시가 있을 때? 3. 인턴도 사회생활인데 가장 중요하게 생각하는 것은? 4. 팀원과 마찰이 있다면 어떻게 대처할 것인가? [ 데이터 분석 경험 ] 1. 데이터 관련 정보는 주로 어디서 찾는지? 2. 데이터 수집, 전처리, 인사이트 등에서 중요하다고 생각하는 것은? 3. 빅데이터가 이런 것까지 할 수 있구나 하고 깨달았던 경험 4. 면접보러 오기 전에 어떤 준비를 했는지 5. 데이터 분석 경험에.. 2022. 5. 13. yolov4-tiny custom 학습 첫번째. 공식문서를 본다. https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neura.. 2022. 5. 13. yolov4 테스트 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for .. 2022. 5. 12. 오류수정 테스트를 해볼려는데 Could not locate zlibwapi.dll. please make sure it is in your library path!라는 오류가 떴다. zlibwapi.dll파일이 없나보다. https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation About this task export QNX_HOST={flash_dir}/toolchains/qnx_toolchain/host/linux/x86_64 export QNX_TARGET={flash_dir}/toolchains.. 2022. 5. 12. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 다음 728x90
