DeepFlowest

리눅스 우분투 18.04 환경 1. YOLO_MARK로 이미지 라벨링하고 데이터 학습 참고 : pgmrlsh.tistory.com/6 [6] YOLO 데이터(이미지) 학습 지금까지 많은 Deep Learning Detection Algorithm중에서 왜 YOLO를 사용해야 하는지, 또 YOLO를 사용하기 위해선 어떠한 환경설정을 해야하는지, 그리고 YOLO의 예제사용 및 YOLO의 분석까지 포스팅 했습니다 pgmrlsh.tistory.com ./linux_mark.sh 대신에 chmod a+x ./linux_mark.sh (실행 권한 주기 위해서 www.clien.net/service/board/cm_mac/1989900) 마스크 데이터 다운 받아서 맞는 경로에 위치시켜 주고, yolo_mark/x64..

환경 : Window10 CUDA Version : 11.1 cuDNN Version : 8.0.1 1. 가상환경 생성 및 활성화 $ conda create -n yolo pip python=3.7 $ conda activate yolo 2. 기본 패키지 설치 $ pip install tensorflow-gpu==2.3.0rc0 $ pip install opencv-python $ pip install easydict $ pip install pillow 3. 소스 clone $ git clone https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite 이 링크에서 yolov4.weights 파일 다운로드 후 tensorflow-yolov4-tflite-master..