Jay

segmentation을 반영한 yolact실행파일 eval파일을 돌리면서 pytorch_openpose 코드를 반영하는 작업을 시도해보았다. 아래는 eval.py 있는 프로젝트 공유 github github.com/HANW001/tzip/tree/main/segmentation HANW001/tzip Contribute to HANW001/tzip development by creating an account on GitHub. github.com yolact실행파일인 eval파일 수정하는 작업을 몇일 하였지만 pytorch_openpose와 segmentation이 반영된 yolact를 한 canvas에 나타내는 작업은 하지 못하였다. 그래서 팀원가 핸드폰을 기준으로 하여 객체 segmentation..

센터환경 num_evalnew_test.py를 돌려보았다.(eval(revise).py에서 원하는 객체만 잡히게 code추가한거) drive.google.com/drive/folders/1nOS4LhRMaW9o_SFPWOc43iY8yeaWQZIW Google Drive - 모든 파일을 한 곳에서 하나의 계정으로 모든 Google 서비스를 Google Drive로 이동하려면 로그인하세요. accounts.google.com **참조 github github.com/dbolya/yolact/blob/master/eval.py dbolya/yolact A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation. - dbolya/yolact ..

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 Google Drive - 모든 파일을 한 곳에서 하나의 계정으로 모든 Google 서비스를 Google Drive로 이동하려면 로그인하세요. accounts.google.com 레이블링이 반영된 아래 YOLO모델과 같이 person_1, person_2, bed_1,bed_2명칭을 yolact model에 적용시키는 작업을 수행해야 할거같다. 그리고 각 segme..

학원 GPU컴퓨터 환경체제 Ubuntu 18.04 lts CUDA 11.1cuDNN 8.0.4pytorch 1.8.0torchvision 0.9.0 eval.py 수정본 파일을 돌려보았다. colab.research.google.com/drive/1MLrt1byqa19Pup1y72s5wW8bPzvMVgzJ Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 기본 yolact의 eval.py파일은 잘 돌아갔지만 수정본은 video~머시기 에러떠서 안됨(if out_path is None and cv2.waitKey(1) == 27 : SyntaxError: invalid syntax) 다음으로..

YOLO계열 yolact라는 모델을 찾아보았다.. Segmentation까지 더해진 객체검출이고 Visual Studio Code에서 돌려보았더니 노트북 환경상 GPU환경이 갖추어 지지 않아서 역시나 돌아가지 않았다,,, 공식 yolact_Github github.com/dbolya/yolact dbolya/yolact A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation. - dbolya/yolact github.com 참고 colab.research.google.com/drive/1IQHICrITSjjpzTTJggIupn4z5hsb2xBc Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit..

저번에 동영상을 반영하여 YOLOv4를 돌리고 난 후 이번에는 Object segmentation 참고사이트 https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/ https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/video_instance.html#video-instance sample 동영상를 넣어서 돌려보았다. 결과는 colab.research.google.com/drive/1CijujB4CX62Q9Sb-KDo8GeHCr5fjqt7Y#scrollTo=Xf8bGLJR2agY Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com drive.goo..

간략하게,,,, Object detection/Openpose을 반영한 test_webcam.py파일을 visual studio code에서 돌렸지만 처리속도가 너무느려 Colab으로 다시 돌려보았다. 하지만 오류의 연속으로 코드를 변형하여 webcam 대신 동영상 파일을 하나 넣고( blog.daum.net/geoscience/1501)참고하여서 frame을 넣고(네트워크에 넣을 프레임, 텍스트 및 테두리가 그려질 프레임) 돌렸더니, 세션 도는 시간이 너무 오래걸려 OpenCV를 통해 동영상을 저장하는 과정을 중간에 끊었다. 세션을 도중에 끊은 관계로 저장된 동영상은 당연히 재생이 되지 않았다,,,, 아래는 참조한 블로그 OpenCV, YOLOv4, OpenPose를 이용하여 사진 속 객체 탐지 및 인..

팀 프로젝트 수정 배경 기존의 웹크롤링과 공공데이터를 활용하여 프로젝트를 진행하려는 내용에서 어려움을 많이 느껴 openCV로 주제를 변경하였다. openCV 방법을 이용해서 요양원 어르신들을 위한 낙상방지 및 욕창환자 자세변경 알람시스템 활용이라는 주제로 프로젝트 계획을 세웠다. 팀 프로젝트 목표 Object Detection, OpenPose를 활용하여 이미지 처리와 알람시스템을 반영, 요양원 어르신들의 낙상방지와 욕창환자 관리를 바탕으로 프로젝트를 진행할 계획이고, 6하원칙에 의거하여 openCV를 활용한 프로그램 기반 시스템 구동원리를 기획하는 것이 이번 프로젝트의 최종목표이다. 절차 Object Detection 팀은 code를 분석하고 trained model을 찾음으로써 YOLO모델(3 or..

프로젝트 배경 YGL에서 처음으로 팀프로젝트를 진행하였는데, 저희 조는 소셜미디어를 활용한 상권예측이라는 주제로 SNS를 바탕으로 웹크롤링과 공공데이터를 활용하여 지역상권분석에 초점을 맞춘 프로젝트를 진행하려고 한다. 프로젝트 목표 우선 소셜미디어에서 웹크롤링을 진행하고, 부동산 공공데이터를 국토교통부, 서울시 사이트에서 수집하여 활용하고 앞으로 주목받을 상권 지역을 예측하여 부동산 상권 투자를 좀 더 효율적으로 할 수 있게 하는데 중점을 두었다. 절차 첫날인 만큼 먼저 각 역할별로 sns 웹크롤링(유튜브, 인스타그램), 공공데이터 자료수집(공시지가, 공실률, 거래내역, 임대차내역 등)의 역할을 나누어서 데이터간 상관관계를 찾는것을 우선적으로 실습한다. 요약 소셜 미디어의 내용을 통해서 해당 상권이 앞으..