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ML & DL/컴퓨터 비전

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Custom Dataset으로 YOLOv5/YOLOv7 학습하기 (22.12.07 Update) (22.12.07) YOLOv7 추가Custom Dataset 준비자신이 가지고 있는 데이터를 사용하고 싶다! → labelImglabeling이 귀찮다! → 존재하는 dataset을 사용한다. 1. LabelImgLabelImg를 사용해 데이터셋을 생성하는 방법은 다음을 참조한다. LabelImg 설치 및 사용방법Image Labeling을 쉽게 할 수 있는 툴인 LabelImg를 알아보자. 설치 공식 github의 Installation을 보고 사용하는 OS에 맞게 설치해준다. GitHub - tzutalin/labelImg: 🖍️ LabelImg is a graphical image annota..ssun-g.tistory.com 이 글에서는 roboflow에서 제공하는 dataset을 사용해 학..
[Object Detection] 커스텀 모델로 Detection 하기 데이터셋은 다음 링크의 MNIST 데이터를 사용하였다.https://www.kaggle.com/competitions/digit-recognizer/data  Dataset데이터셋이 위와 같은 .csv 파일이므로 이미지 출력을 위해 2차원 array로 만들어 준다. def show_img_from_df(df, index): plt.imshow(np.reshape(np.array(df.iloc[index, 1:]), (28, 28)), cmap="gray") show_img_from_df(train_df, 17) Object Detection 하기 위한 새로운 이미지를 생성한다. 아이디어는 다음과 같다.(90, 90) 사이즈의 새로운 빈 이미지를 생성한다.사이즈 범위 내의 랜덤한 (x, y) ..
[OCR] deep-text-recognition-benchmark (Custom Data로 학습하기) GitHub - clovaai/deep-text-recognition-benchmark: Text recognition (optical character recognition) with deep learning methods.Text recognition (optical character recognition) with deep learning methods. - GitHub - clovaai/deep-text-recognition-benchmark: Text recognition (optical character recognition) with deep learning ...github.com모델 불러오기git clone https://github.com/clovaai/deep-text-recognit..