야호야허

오늘의 한 일 사물인식 프로젝트 - 마무리 및 발표 사물인식 프로젝트 https://github.com/Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2 시연 영상 촬영 https://youtu.be/VwNDAqxsitc 시연 영상으로 프로젝트를 처음부터 훑어보면서 내가 맡지 않았던 부분들도 한번씩 다시 자세히 들여다 보게 되어서 개인적으로 공부에 많은 도움이 되었다. KPT 회고 K 깃허브를 통한 작업방식. 두번째 프로젝트다 보니 훨씬 익숙해져서 더 잘 활용했던것 같다. 기한에 맞는 목표 설정, 역할 분담이 좋았다. P 사물인식 모델을 불러올 때 에러가 나는데 원인을 찾아내지 못해서 아쉽다 잦은 크롤링 T 깃허브 pull request시 commit 메세지 컨벤션화 크롤링을..

오늘의 한일 사물인식 프로젝트 - 마무리 사물인식 프로젝트 https://github.com/Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2 GitHub - Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2: 사물인식 팀 프로젝트 사물인식 팀 프로젝트 . Contribute to Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2 development by creating an account on GitHub. github.com 트러블슈팅 output 페이지를 임시로 조정해서 예 아니오 버튼을 누를 시 하나의 이미지에 다수의 ResearchModel이 생성되는 문제가 있었다. one to one 모델로 엮어도 되겠지만..

오늘의 한일 사물인식 프로젝트 사물인식 프로젝트 프로젝트 내에 커스텀 학습 모델 weights pt파일 업로드 및 연동 * 장고 model class에 base64 데이터필드 넣기 참조 https://stackoverflow.com/questions/39576174/save-base64-image-in-django-file-field

오늘의 한일 사물인식 프로젝트 사물 인식 프로젝트 yolov5 모델 분석 #-*- coding:utf-8 -*- import sys import io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.detach(), encoding = 'utf-8') sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.detach(), encoding = 'utf-8') import torch import cv2 from PIL import Image model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True) img = Image.open('test.jpg') # img =..

아래의 코드를 추가해 해결할 수 있다. import sys import io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.detach(), encoding = 'utf-8') sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.detach(), encoding = 'utf-8') 아나콘다를 기본 PATH로 등록하고부터 잔오류가 너무 많아서 걱정이다 으

오늘의 한 일 사물인식 팀 프로젝트 발제 YOLOv5 커스텀 데이터 학습 사물인식 팀 프로젝트 발제 https://github.com/Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2 내일배움캠프 project 2. PetDictionary 소개 'PetDictionary'은 동물 검색 기능을 제공 하는 서비스입니다. 개발 일정 진행기간 2022년 10월 17일 ~ 2022년 10월 20일 팀 구성 및 작업 분배 API 설계 와이어 프레임 home 검색 화면 검색 결과 결과값이 틀릴 시 정확도 비교 그래프 ERD 주요 기능 동물의 종 인식 업로드 된 동물의 종을 판단 사용자 평가를 통해 정확도 데이터 축적 찾는 결과가 맞는지 확인 틀린 값일 시, 사용자가 원하는 답을 적어 활..

이번 주 배운것 실전 머신러닝 적용 강의 - 1~4주차 완강 YOLOv5 사용법 강의 이번주의 문제점 CUDA 설치실패 YOLOv5 커스텀 데이터셋 학습 모델 적용하기 실전 머신러닝 적용 강의 데이터셋 다운로드 필요한 패키지 임포트 데이터셋 로드 라벨 분포 확인 **전처리 입력과 출력 나누기 one-hot 인코딩하기 학습데이터 증강 검증 데이터 일반화 전이학습 - 모델 가져와서 수정하기 등등 네트워크 구성하기 모델 학습시키기 논리회귀에서부터 CNN 신경망까지 다양한 머신 러닝 모델을 공부했지만 요는 모두 데이터를 쓸 수 있게 가공해서 그에 맞는 함수와 손실함수로 보정을 넣고 원하는 옵티마이저와 learning rate를 조절하며 원하는 만큼의 정확도가 될때까지 머신러닝을 돌린다! CUDA 설치 실패 정보..

오늘의 한 일 TIL, WIL 잘 쓰는 법 특강 pandas, numpy 둘러보기 장고 타임어택 테스트 pandas, numpy 둘러보기 앞으로 프로젝트에 쓰일 예정인 YOLOv5에 대해 조금 더 알아보는 시간을 가졌다. result = results.pandas().xyxy[0].to_numpy() 특강과 테스트에서 당연하단듯이 쓰긴 했지만 pandas를 사용한 넘파이 배열 변환이라고 하는데, pandas도 처음 써보고 numpy 배열도 처음 본것 아닌가? 그냥 array랑은 어떻게 다른거지? 싶어 구글링으로 공부해보는 시간을 가졌다.. 참조) https://foss4g.tistory.com/1646 PyTorch: YOLOv5 모델을 이용한 이미지 객체 탐지 안녕하세요? 이번 글은 PyTorch에서 ..

https://youtu.be/I4gj7hF3EZQ 띠히히

오늘의 한 일 YOLO5v 쪽지시험 테스트 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 github 탐방 YOLO5v 쪽지시험 테스트 일단 YOLO를 돌릴 시 이미지에서 다섯명의 박스가 생길 것이라 유추해볼 수 있다. import torch import cv2 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) imgs = ['Untitled.jpeg'] # batch of images results = model(imgs) results.save() # or .show() yolo를 돌려서 run - exp 폴더에서 확인해보면 5개의 person 박스와 한개의 tie박스가 인식되는것을 확인할 수 있다. tie는 프로그램이 잘못 인식했다..