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How to Perform Object Detection With YOLOv3 in Keras
Object detection is a task in computer vision that involves identifying the presence, location, and type of one or more objects in a given photograph. It is a challenging problem that involves building upon methods for object recognition (e.g. where are th
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따라하면서 주의할 점들을 적어봅니당☺️
1. Colab 에 코드 쓸때, 똑같은 내용 복사붙여넣기 했는데 왜 안되나?
너무 짧게 붙여넣거나, 서로 다른 def인데 묶어서 붙여넣거나, 들여쓰기를 실수로 해버렸다던가, 본인의 실수다.
찾으면 되거나 지우고 다시 해보면 된다. 싹 다 지우기가 아쉬울테니 꼭 중간마다 확인해서 자신만의 세이브 포인트를 만들어놓으면 될 듯하다.
2. “yolo3_one_file_to_detect_them_all.py” script provides the make_yolov3_model()function.
다운로드 받고 사용하는 디렉토리에 이동시키기
3. yolov3.weights : 현재 이용하는 디렉토리로 옮기고 절대 더블클릭해서 실행시키지 말 것. 누르면 사라짐.
YOLOv3 Pre-trained Model Weights (yolov3.weig hts) (237 MB) -> “yolov3.weights”
실행시켜서 사라지면 아래 학습 코드 순서에서 오류 발생함 -
> NameError: name 'weight_reader' is not defined
다운받는 시간, 디렉토리에 이동하는 시간이 좀 걸림
# set the model weights into the model
weight_reader.load_weights(model)
4. Runtime : None으로 표시
Colab에서 매번 GPU로 했었는데 실행시키다 보면, runtime 세팅을 none으로 바꾸라는 알림이 뜬다. 미리 none으로 세팅해두자.
세팅을 바꾸면 새로고침이 되는지,, 다운받는 yolov3.weights 가 사라진다
# define our new photo 구간에서 다른 파일들을 집어넣어서 확인해보장. 신기하다.
photo_filename = ''
