YOLO 실습 모음

 

1. OpenCV DNN으로 YOLO Inference 실습

https://colab.research.google.com/drive/1PSbzcrL_KZl_rj4axCiBPvGBwLIZtwe8?hl=ko 

Google Colaboratory Notebook

 

2. Ultralytics Yolo v3_inference 실습

https://colab.research.google.com/drive/15E7yB1BZXXKu5Zewg6vOSkjEPenVAQ7f?hl=ko 

Google Colaboratory Notebook

 

3. Ultralytics yolov3_train_coco 실습

https://colab.research.google.com/drive/19wJejoTCr3MnmgH4HyEO2yi-i4T7PnHg?hl=ko 

Google Colaboratory Notebook

train: ../coco128/images/train2017 #이미지가 들어 있는곳

그렇다면 annotation 파일은 어딨을까? 코드 내부적으로 위 images를 lables 로 변경하여 자동으로 ann파일을 갖고 온다. ../coco128/labels/train2017 따라서 dataset 만들때 위 구조처럼 만들어 놔야 한다.

원본이미지의 너비가 640이라면 center x좌표는 320이며 Normalization화 하여 0.5, 예측BB의 너비가 200 이라면 200/640,

나머지 값 center Y, height도 원본이미지의 높이에 따라 Normalization한다.