GPU환경이 갖춰진 학원 컴퓨터에서 YOLO계열의 Segmentation yolact를 실행
아래 공유드라이브에서
eval.py의 파일이 아닌 실행시켜 evalnew.py(수정본)을 실행시켜 웹캠모드로 돌려보았다. 성공적이였다.
drive.google.com/drive/folders/1nOS4LhRMaW9o_SFPWOc43iY8yeaWQZIW
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레이블링이 반영된 아래 YOLO모델과 같이 person_1, person_2, bed_1,bed_2명칭을 yolact model에
적용시키는 작업을 수행해야 할거같다. 그리고 각 segmentation의 pixel단위 좌표값도 추출하여
알람시스템에 적용시킬 때 반영해야 할거 같다.
학원 컴퓨터로 아래 github를 참고해서 어제 실패한 pytorch기반의 openpose를(ffmpeg error 해결=>pip3 install ffmpeg-python 수요일에는 왜 이 생각을 못했을까?,,) 돌려보았지만 GPU환경을 인식하지 못하여 매우 느린 속도로 pose가 잡혀서 다음에 다시 해봐야한다. 그림을 찍지못하여 생략,,,
github.com/Hzzone/pytorch-openpose
Hzzone/pytorch-openpose
pytorch implementation of openpose including Hand and Body Pose Estimation. - Hzzone/pytorch-openpose
github.com
그럼 이만.
총총.
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