공부하는 펭구

Ultralytics의 YOLOv8은 23년 1월에 출시된 모델이다. YOLOv5를 만든 곳과 동일하다. 그래서 github 와 docs등이 인터넷에 아주 잘 설명이 되어있다. 막연히 최신버전이라고 가장 좋은 성능을 나타내는 것은 아니라고 알고 있다. 상황에 따라서 각자 가진 dataset에 따라서 적합한 모델을 사용하면 될 것 같다. 또한 YOLOv8은 아래와 같이 다양한 Task를 수행할 수 있다. 여기서는 object Detection을 중심으로 다뤄볼 예정이다. 다른 Task도 시간이 나면 다룰 예정이다. 이전 글을 보면 감이 오겠지만 YOLOv5 부터는 custom Train을 하는 방법이 큰 틀에서는 비슷한 것 같다. 파일 디렉터리의 순서, 패키지 버전만 주의하면 될듯하다. 일단 아나나콘다 환..

YOLOv1부터 YOLOv3까지 Josept Redmon이 개발을 했다. 하지만 YOLOv3 개발 이후 computer vision이 자신이 생각한 분야와는 다르게 군사적 목적으로 사용되는것이 싫어 이후 개발을 포기한다고 했다. 이후 AlexeyBochkousky가 YOLOv4 개발을 진행 했다. 하지만 custom dataset으로 train하는 방법은 YOLOv3와 차이가 없다. 따라서 많은 설명은 하지 않도록 하겠다. 환경은 우분투 20.04 LTS 에서 진행 하도록 하겠다. 사전에 설치해야할 항목들은 1. Nvidia-driver 2. CUDA, CUDNN 3. OpenCV 4. Darknet YOLOv3와 동일하게 준비가 되어 있어야 한다. custom dataset은 YOLO_mark(다른 a..