yolo v4 (4) 썸네일형 리스트형 CSPNet : CNN의 학습능력을 향상 시킬 수 있는 새로운 Backbone SOTA를 확인하다 읽었던 CSPNet에 대해 작성해보려고 한다. 논문의 제목은 CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN 으로 직역 하자면 이 포스팅의 제목과 같이 CNN의 학습능력을 향상 시킬 수 있는 새로운 백본 이라고 한다. 엄청나게 자신감 있는 논문 제목이라고 느껴진다. 그럼 논문에 내용에 대해 정리해보겠다. 요약 요약의 첫 시작 부분에는 신경망은 컴퓨터 비전 영역에서 놀라운 발전을 이뤘지만 이 고급 기술들은 값싼 장치를 가진 사람들에게 이용되지 못하고 있다고 소개하고 있다. (실제로 GPU없는 환경에서 딥러닝하기란 쉽지 않다.) 컴퓨팅 파워가 낮은 환경이 감당하기 힘든 연산량을 완화시킬 수 있는 모델이 Cross St.. YOLO v4 , Opencv를 이용해서 간단한 위치판독기 만들기 이전에 훈련한 YOLO v4의 가중치들을 가지고 opencv를 통해 피자의 위치를 안내하는 프로그램을 만들어 보자! 훈련된 YOLO v4 detection모델 사용법과 opencv와 함께 이용하는 방법을 작성하였다. 이 과정에는 준비된 cfg, data, names파일과 훈련된 weight파일이 필요하므로 앞의 YOLO 설치법과 훈련법을 보고 오면 좋다. 2020/05/19 - [Computer Vision/Object detection] - Ubuntu 18.04 에서 Yolo v4 설치하기 Ubuntu 18.04 에서 Yolo v4 설치하기 YOLO v3에 대해서는 자료도 많고, 관심도 많고, 논문, 리뷰 모두 많이 봤을거라 생각한다. 하지만 YOLO v4의 소식이 있고 실제로 코드들도 github에.. YOLO v4 custom데이터 훈련하기 이전에 YOLO v4를 설치해서 example실행 까지 잘 마쳤다면, 이제 본인의 데이터를 훈련시키고 응용하는 것까지 알아보도록 하자. YOLO v4 설치에 관해서는 이전글 참조. 2020/05/19 - [Computer Vision/Object detection] - Ubuntu 18.04 에서 Yolo v4 훈련하기 Ubuntu 18.04 에서 Yolo v4 설치하기 YOLO v3에 대해서는 자료도 많고, 관심도 많고, 논문, 리뷰 모두 많이 봤을거라 생각한다. 하지만 YOLO v4의 소식이 있음에도 관련 post가 많지 않기에 글을 작성하게 되었다. 실제로 코드들도 github에 keyog.tistory.com 이제 데이터 훈련을 본격적으로 알아보도록 하자. 대부분의 내용은 YOLO v3의 훈련 내.. Ubuntu 18.04 에서 Yolo v4 설치하기 YOLO v3에 대해서는 자료도 많고, 관심도 많고, 논문, 리뷰 모두 많이 봤을거라 생각한다. 하지만 YOLO v4의 소식이 있음에도 관련 post가 많지 않기에 글을 작성하게 되었다. 실제로 코드들도 github에 업로드 되어 있다. (YOLO v4에 대한 자세한 내용은 아래 논문 참고.) YOLO v4 논문 참고 : AP50:95 / AP50 - FPS (Tesla V100) Paper: https://arxiv.org/abs/2004.10934 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection There are a huge number of features which are said to improve Convolutional Neural Netwo.. 이전 1 다음
