ComputerVision5 pjreddie의 Darknet 사용하기 Darknet은 C, CUDA로 작성된 딥러닝 프레임워크이다. YOLO와 같은 모델을 쉽게 사용해볼 수 있으며 OpenCV나 CUDA가 없어도 일부 기능이 제한될 뿐 정상적으로 작동하니 이보다 간편할 수가 없다. 필자는 리눅스 환경에서 pjreddie버전을 실행하였으며, OpenCV와 CUDA를 사용하고 싶다면 미리 설치해두어야 한다. 먼저 Darknet Git을 클론한다. git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 폴더를 확인해보면 MAKE 를 사용하여 빌드를 한다는 것을 알 수 있다. 윈도우 환경은 Chololatey 등을 사용하여 MAKE 툴을 설치할 필요가 있다. 클론한 폴더로 이동하여 make를 실행시키면 간단히 빌드가 끝난다. cd darknet .. 2022. 6. 30. Crowd11 Preprocessing Crowd11은 여러가지 길이와 크기를 가진 데이터셋들의 집합이다. 이를 사용하기 위해선 일정한 규격으로 클립을 생성하는 전처리 과정이 필요하다. 다음은 preprocessing.py의 코드다. # import numpy as np import skvideo.io # import cv2 import os import subprocess import csv from collections import namedtuple Clip = namedtuple('Clip', 'video_name label start_frame end_frame width height left_distance top_distance dataset scene_number crop_number') INPUT_FOLDER = "./VOI/.. 2022. 6. 24. Colab에서 동영상 재생 Colab에서 Video를 재생할 때는 HTML을 사용하는 것이 가장 간단하고 편하다. def show_video(video_path, video_width = 600): video_file = open(video_path, "r+b").read() video_url = f"data:video/mp4;base64,{b64encode(video_file).decode()}" return HTML(f"""""") show_video(PATH) 이 함수는 PATH에 파일 경로만 입력해주면 출력에 비디오를 재생할 수 있는 플레이어를 띄워준다. 만일 동영상이 재생되지 않고 런타임이 재시작된다면, colab에 할당된 메모리보다 영상이 더 무겁기 때문이다. 2022. 6. 22. Crowd11에 대하여 Crowd11은 세분화된 군중 행동 분석을 위해 2017년 제안된 데이터셋이다. youtube, pond5, gettyimages에 업로드된 6272개의 비디오와 9가지의 기존 데이터셋을 포함한다. 많은 사람들이 이동하는 형태에 따라 11개의 클래스로 구분하여 기존 데이터셋의 약점을 보완하고자 했다. 군중 모니터링, 이상탐지 관련 연구를 하기에 좋은 데이터셋이다. Crowd11을 사용하고 싶다면 반드시 본 논문을 직접 읽어보는 것이 좋다. 이 글은 정보의 왜곡/누락이 되어있을 수 있다. 논문의 제목은 참조에 기재하였다. 다음은 표는 기존 데이터셋의 이름과 다운로드 링크이다. $SOURCE_NAME은 폴더명으로 사용한다. 별개로 라이선스를 얻어야하거나 시간이 오래지나 구하기 힘든 데이터셋이 있을 수 있다... 2022. 6. 21. 이전 1 2 다음
