Open Image Dataset의 Object Detection 학습 및 InferenceOpen Image Dataset에서 Football 관련 Object, Fish관련 Object를 추출 후 학습 데이터 세트 생성후, 이를 이용하여 Object Detection을 수행해 보겠습니다.데이터 다운로드 링크 GitHub - chulminkw/DLCVContribute to chulminkw/DLCV development by creating an account on GitHub.github.com Keras-yolo 패키지, OpenImage Dataset을 사용했습니다.주의사항모델의 Inference 단계 및 데이터셋 관련 코드는 Part.1 부분에 계시되어 있습니다. inference 관련해선 관..

Open Image Dataset의 Object Detection 학습 및 InferenceOpen Image Dataset에서 Football 관련 Object, Fish관련 Object를 추출 후 학습 데이터 세트 생성후, 이를 이용하여 Object Detection을 수행해 보겠습니다.데이터 다운로드 링크 GitHub - chulminkw/DLCVContribute to chulminkw/DLCV development by creating an account on GitHub.github.com이번에 Keras-yolo 패키지, OpenImage Dataset을 사용했습니다.# 현재 디렉토리는 /content이며 이 디렉토리를 기준으로 실습코드와 데이터를 다운로드 합니다. !pwd!rm -rf DL..

정신이 없어서 이어서 쓰는걸 까먹었네요.. 열심히 써보겠습니다 ㅠKeras YOLO Open source Package 특징더 쉬운 환경 설정Keras 기반의 YOLO 패키지는 Darknet YOLO 프레임워크에 비해 환경 설정이 더 간단합니다. Keras는 Python을 기반으로 한 딥러닝 워크플로우와 잘 통합되며, 더 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 다양한 사용자가 접근하기 쉽습니다.Keras의 Callbacks, TensorBoard, Preprocessing 기능 활용Keras는 Callbacks 기능을 제공하여 학습 과정 중에 동적으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 조기 종료(early stopping)나 학습 속도 스케줄링(learning rate scheduling) 등..