yolo v8 모델을 이용해서 야생동물 식별탐지하기 - (2) 기본 예측
yolo v8 버전을 이용해서 이미지와 동영상을 예측하는 기본으로 사용되는 파이썬 코드를 설명하고자 한다. yolo v8 버전은 다음 그림처럼 분류, 물체탐지, 물체 상세분할 등 3가지 유형의 작업을 수행할 수 있다. 실제로 이미지를 예측하기 위해서 가상환경을 활성화하고 내가 자주 쓰는 코딩 에디터인 VS code를 다음 같이 실행한다. 1. 이미지 예측 다음 파이썬 스크립트가 이미지를 예측한 기본 구조이다. 여기서는 버스이미지를 yolo v8 버전에서 기본적으로 제공하는 yolo8n.pt모델을 이용해서 예측하는 경우이다. save=True 옵션이 예측한 결과를 저장하는 기능을 하고 이 옵션이 없으면 결과를 확인할 수 없다. from ultralytics import YOLO # 버스 이미지 img_pa..
git add, commit를 취소하는 방법
github 저장소를 이용하다 보면 용량크기, 기타 오류로 인해 업로드가 안되는 경우가 종종 있다. 이런 경우 업로드하기전 자료를 add하거나 commit한 상태를 이전 상태를 되돌리는 방법이 필요하다. 이 글에서 git add와 git commit 를 취소하는 방법을 설명한다. 1. git add 를 취소하는 방법 git 저장소에 자료를 업로드하기 위해서는 3개 단계를 걸쳐서 진행된다. 첫번째는 자료가 생성, 추가, 삭제, 갱신되어야 한다. 두번째는 git add로 중간 스테이지에 변경된 자료를 올려놓는다. 세번째는 중간스테이지에 올라간 자료를 최종적으로 git commit -m "자료설명" 이라고 명령어로 승인을 한다. 따라서 중간 스테이지에서 자료를 다시 원래 있던 자리로 되될리는 경우가 있고, 승..
yolo v8 모델을 이용해서 야생동물 식별탐지하기 - (1) 설치편
물체 분류, 탐지, 분할 등 다양한 문제를 해결하기 위해딥러닝 기술에서 yolo v8 버전을 이용하는 과정을 시리즈로 설명하고자 한다.특히 야생동물 7종을 식별 탐지하는 것을 이 글들을 목표로 한다. 무엇을 하든 도구가 있어야 하니까 이번 글은 YOLO v8버전을 설치하는 것 부터 시작하자. 그러기 위해서는자신의 컴퓨터에 아나콘다가 설치되어 있어야 하고 가상환경을 설정해야 하는데이 두가지는 이전에 설명한 다음 글을 참고하기 바란다.1. 아나콘다 설치 [실습-01] 파이썬을 이용해서 머신러닝과 딥러닝을 시작하기 위한 아나콘다 설치파이썬으로 머신러닝 및 딥러닝을 처음 코딩을 하고자 할때 어떤 프로그램을 사용해야 하는지에 대해 막막함이 있을 것으로 생각이 된다. 나 또한 그런 시절이 있었다. 물론 코딩문..
아나콘다 가상환경 복사하고 붙여넣기, 그리고 삭제하기
1. 가상환경 저장하기 가상환경 이름이 myconda라면 가상환경을 활성화하고 yaml파일로 export 하면 된다. conda activate myconda conda env export > myconda.yaml 아래의 예시는 가상환경 목록을 확인하고 geo38가상환경을 활성화 한 다음 최종적으로 yaml파일로 저장하는 경우이다. 2. 가상환경 복사하기 yaml파일로 저장된 가상환경을 다른 컴퓨터에 이식하는 방법은 다음과 같다. conda env create -f myconda.yaml conda activate myconda 내 컴퓨터에 가상환경 이름만 달리하고 복사하는 경우는 다음과 같다. conda create -n myconda_copy --clone myconda 3. 가상환경 삭제하기 co..
git pull 오류 : please clean your repository working tree before checkout
간혹 github 자료를 가져올려고 pull 할 때 다음과 같이 오류가 나오고 자료를 가져오지 못하는 경우가 있다 "please clean your repository working tree before checkout" 직역하면 체크아웃하기 전에 저장소에 작업 중인 트리를 비우라고 한다. 이는 다음 두 명령어를 차례로 실행하면 된다. 파이썬 터미널 창에 다음과 같이 명령어를 입력해줍니다. git stash git pull 위의 git stash는 저장소 내용을 정리하는 명령어 같고, 아래 git pull 명령어는 다시 pull로 자료를 가져오는 명령어인 것 같다.
위성영상을 이용한 딥러닝 활용 - 2) 샘플데이터 와 필요패키지 설치
이전 개발환경을 마친후( 2023.04.14 - [머신러닝 & 딥러닝] - 위성영상을 이용한 딥러닝 활용 - 1) 환경설정 ) 위성영을 이용하여 딥러닝을 활용하기 위해서 필요한 샘플데이터는 git 소프트웨어를 이용해서 다음처럼 다운 받는다. 다운로드한 샘플데이터 폴더 구조는 다음과 같다. 위성영상자료를 이용하여 딥러닝을 수행하기 위해 필수적인 패키지인 matplotlib, gdal, rasterio를 설치하고 확인한다. 3개의 패키지가 설치완료 되면 다음 처럼 각각의 패키지의 버전을 확인할 수 있다.