딥러닝 / object detection 다른 사진으로 학습시키는 방법

ㅇobject detection을 다른 사진으로 직접 학습 시켜서 직접 구현하는 방법

1. object detection하기를 원하는 이미지를 2개 선별

(예: 눈 감은 사람과 눈 뜬 사람, 개가 하품하는 사진과 코를 핥는 사진, 사과와 파인애플, 뉴발란스와 나이키)

 

2. 웹스크롤링을 통해 데이터 수집

 

3. 라벨링 작업

c:\\object2밑에 파인애플 사진 100장, 사과 사진 100장을 넣어두세요.

그 다음에 아나콘다 프롬프트 창을 열어 아래의 명령어를 수행하시오.

그리고 주피터에서 파이썬 창을 연 뒤 아래의 코드를 실행하시오.

이미지명을 숫자 1번부터 200번까지 변경합니다.

import os

count = 1
for i in os.listdir():
    if '.jpg' in i:
        os.rename(i, str(count)+'.'+i.split('.')[-1])
        count+=1

 

이미지를 라벨링을 하기 위해서 다음 github 에서 압축파일을 받고 압축을 풉니다.

 

https://github.com/tzutalin/labelImg

 

아나콘다 프롬프트창을 열고 압축을 푼 폴더로 이동합니다.

(snowdeer_env1) C:\Users\ejcej\Downloads\labelImg-master>labelImg

라벨 바꾸는 프로그램 실행 됨

 

labelImag 프로그램을 열고 View 에 Auto save mode 를 누룹니다. 그리고 아래에 2번 처럼 yolo 로 변경합니다.

 

4. 신경망 학습

 

5. 사진 object detection

6. 동영상 object detection

7. 실시간 웹캠 object detection