찐공돌이의 IT도서관

들어가는 말컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 이미지 어노테이션은 필수적인 과정입니다. 정확한 어노테이션 데이터는 모델의 성능을 좌우하며, 이를 효율적으로 수행하는 도구가 바로 Labelme입니다. 이번 글에서는 Labelme의 특징, 설치 방법, 그리고 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다. Labelme란 무엇인가?Labelme는 오픈 소스 이미지 어노테이션 툴로, 사용자가 이미지 위에 다양한 형태의 라벨을 직접 그려서 데이터셋을 구축할 수 있게 해줍니다. 웹 기반이 아닌 로컬에서 실행되며, Python 환경에서 동작하기 때문에 높은 유연성과 확장성을 제공합니다. Labelme의 주요 특징다양한 어노테이션 형태 지원: 폴리곤, 사각형, 원 등 다양한 도형으로 어노테이션 가능사용자 친화적인 인터페이스: 직관적인..

딥러닝 2024. 11. 1. 21:32

YOLOv8을 이용하여 모델을 학습하다보면 학습 중단 후 다시 재개하여 학습햐여 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 특히 colab을 사용하면 중간에 런타임이 끊기는 경우가 발생하기 때문에 다시 재개할 때 아래와 같은 과정을 거치면 다시 학습을 시작할 수 있습니다. 단계는 아래와 같습니다.1. 모델 로드중단된 시점의 모델 가중치 파일을 로드합니다. 일반적으로 학습 도중에는 체크포인트 파일이 저장되며, 이는 runs/ 디렉토리 내에 위치합니다.from ultralytics import YOLO# 기존에 학습된 모델 로드 (예: 'last.pt' 또는 'best.pt')model = YOLO('runs/detect/train/weights/last.pt') 2. 재학습 설정이전 학습에서 사용한 데이터 설정 파..

딥러닝 2024. 10. 31. 13:36

YOLOv8은 Ultralytics에서 개발한 최신 객체 탐지 모델로, 이전 버전보다 더 빠른 처리 속도와 높은 정확도를 제공하고 있다. 이 가이드는 YOLOv8을 설치하고 데이터셋을 준비하는 법, 모델 학습 및 테스트 방법, 그리고 Python API를 활용하는 방법을 단계별로 설명한다. YOLOv8이란?YOLOv8은 이전 버전인 YOLOv5를 개선한 객체 탐지 모델로, 이미지와 비디오에서 객체를 탐지하는 데 사용된다. 다양한 모델 크기(yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x)를 제공하여 여러 하드웨어 환경에 맞게 최적화할 수 있으며, 자율 주행, 보안, 의료 영상 분석, 산업 자동화 등 여러 분야에 활용되고 있다. YOLOv8 주요 특징다양한 모델 크기 지원: ..

딥러닝 2024. 10. 30. 22:57