Yolo 사용해보기 ~~

Yolo(You only look once)라는 라이브러리다.최근 매우 인기가 있는 딥러닝 알고리즘 중 하나로, 그중 자율주행 인식을 위해 사용하기 쉽게 되어 있다.주저하지만 기존 R-CNN(Region)에 비해 매우 나쁘지 않고 고속으로 사물을 인지할 수 있게 하는 라이브러리였다.찾아보면 여러 가지로 이해하기 쉽도록 되어 있는데, 결국 쉽게 말해 보면 입력된 화면에서 물체를 인식해 해당 인식된 개체를 분류해 낼 것이다.너 간단하게 적어놓은 나쁘잖아?알고리즘은 다양한 알고리즘을 블로그에서도 많이 볼 수 있다.그것을 1회씩 찾칠로 읽어 보는 것도 좋을지 모르니까.이런 YOLO를 자율주행차에서 물체의 인식을 위해서만 사용하는 것이 아니라 다양한 용도의 비전 검사에서도 사용할 수 있을 것이었다.예를 들어 물체를 인식하고 있기 때문에 입력되는 동영상(?) 또는 continuous 이미지에서 이동하고 있는 물체를 인식하는 것이기 때문에 생산라인 공정에서는 유무 검사를 할 수 있을 것이었다.그래서 디프로닝알고리즘 그래서 동 1 한 양상이지만 고정된 입력이 없는 경우(비쵸은료루된 물체)인식하는 것이 종래 classic vision보다 훨씬 좋은 것이었다.이건... 현장 얘기네나는 다 window 10기반의 프로그램이었다.​ YOLO을 테스트하고 보려면 1)Visual Studio설치한다(2017)2)opencv깔개 3)CUDA설치( 아니면 CUDA without GPU버전을 사용하면 되도록)4)CuDNN깔개 5)darknet깔개 ​ 위의 순서대로 진행하면 좋고 버전이 엉키고 있다고 의견이 있으면 과감하게 포맷 후 다시 깔것을 강력히 추천할 것이다.일어날 수 있는 대부분의 에러를 한 방에 날려버릴 수 있는 이런 레지스트리의 에러.포맷하면 된다...즉석...​ VS2017을 깔고 Opencv:3.4.6(현재 3점대 최근 버전)을 깔고 그 때문에 cmake를 사용하고 필요한 opencv를 빌드 하는 것이다.(요건 제 블로그의 전에 표기)​ CUDA는 10.0버전만(10.1은 안 되는 것)CuDNN은 CUDA 10.0에 맞는 버전에 깔도록 해darknet은 다운로드시 darknet-master와 zip파 1을 다운로드할 수 있다.처소음이 이런건 안되고, cmake가 빌드도 잘 안되는 경우가 매우 많았다.포맷했어.쉽게 해결 ​ 생각할 시간에 오히려 포맷하고 정리한 게 좋을 것 같다.....​*PC스펙:i5 8세대 8400/16GB/GTX1050 2GB GPU​을 사용하고 있다.cmd를 사용할 때 tiny를 사용했다. 1반 yolo를 사용하는 것 cuda memory에서 글재주가 발발했다. .4GB가 안 되니까 그러는 듯..​​

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이렇게 잘 작동합니다.이것을 기본 weights로 동작시켜 보려고 왜 에러가 났는지 감정했지만, 갸은 컴퓨터 문제와 감정하지 않기로 한 것 이보다 1보다 잘 보는 게 좋을 것 같아...www 많은 에러가 발생했는데 생각보다 간단했다.library, include path 설정만 잘해주기 때문에 동작은 문제가 없을 것 같고, darknet도 잠시 오류가 많이 났었는데, 최근 버전에서 정상적으로 동작하도록 수정한 것 같다.몇 주 전까지는 제대로 작동하지 않았다. 네