ComputerVision4 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. Crowd11 in Colab Crowd-11은 많은 사람들(군중)을 촬영한 영상 데이터셋이다. 유튜브, Pond5, gettyimages에 업로드된 영상과 이미 존재하는 데이터셋 9개로 이루어져있다. 이를 사용하기 위해선 각 데이터셋에 대한 라이선스를 다운로드받아 동의하여야 한다. 필자는 이 데이터셋을 Colab에서 사용할 것이다. 먼저 kaggle에서 준비 파일을 다운받는다. https://www.kaggle.com/datasets/angeliqueloesch/crowd-11 Crowd 11 A Dataset for Fine Grained Crowd Behaviour Analysis www.kaggle.com 아래 과정들을 그대로 입력하면 런타임이 해제됨과 동시에 초기화된다. 계속해서 사용하고 싶다면 드라이브 마운트하여 원하는 폴.. 2022. 6. 20. 이전 1 다음
