it기업을 희망하는 대학생입니다.

비디오를 png파일로 포맷하여 images에 사진들을 넣고 json을 읽어서 같은 프레임에 대한 정보를 labels에 넣는다. %주의사항 (1) cap.read()를 하는순간 frame 은 첫번째순서로 넘어간다. 따라서 cap.get(1) = 1 이 되기때문에 json[0]부터읽어야하기때문에 frame을 한프레임 조정해야하는 점 (2) opencv가 (x,y,w,z)로 주어진 데이터의 정확한 좌표가 어디일까? 첫번째가 cv2.rectangle에서의 (x,y,w,z) object의 왼쪽모서리이다. 두번째가 yolov5에서의 bounding box (x,y,w,z) yolov5에서의 xy는 object의 중심이다. 따라서 cv2.rectangle에서의 (x,y,w,z)는 yolo format으로 변환하기위해..

데이터 포맷이란? 우리는 여러가지형식의 데이터들이 존재한다. 대표적으로 COCO , PASCAL VOC 등이 있다. 그렇다면 먼저 두가지 데이터들의 차이점은 무엇일까? PASCAL VOC(XML) Object 각각의 위치 확인가능 JPEGImages BloodImage_00000.jpg /home/pi/detection_dataset/JPEGImages/BloodImage_00000.jpg Unknown 640 480 3 0 ... COCO(JSON) 각각의 위치를 확인하기보다 object들의 집합을 보여준다. JPEGImages BloodImage_00000.jpg /home/pi/detection_dataset/JPEGImages/BloodImage_00000.jpg Unknown 640 480 3 ..

5)3d instance segmentation via multi-task metric learning 의 논문에 있는 dir_loss 구하기 목적 : semantic label은 주어져있을때 instance labeling하기 input →Voxel Grid output →feature vector embedding →direction embedding 3d 공간에 instace가 있다 → semantic label (post-processing)/ intstance label 이 필요 →label segmentation/instance segmentation 1)network → input & output are equal size →using deconvolution(convolution trans..

detectron2 install 방법 일반 터미널에서는 프로그램이 돌아가지만 virtual env -p →이런식으로 하고 해봤지만 안되었다.. DETECTRON2 설치 방법 conda create-n SOLO python=3.6 conda install conda conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch conda activate (SOLO) #ninja git clone git://github.com/ninja-build/ninja.git && cd ninja git checkout release #install detectron git clone https://github.com/facebookresear..

2)solo(single stage instance segmentation) 논문 : 기존의 bounding box를 그린 후 segmentation과 instance mask 구하는것과 달리 bounding box를 구하지않고 바로 Instance mask를 구한다. 이것이 가능한 이유는 FCN을 하면서 공간정보의 유실을 막기때문이다. 또한 코드를 돌려보면 coordconv를 사용하여 공간정보의 유실을 계속해서 막는 것이 나온다.(정말 많이나온다...) grid =5 일때, Category Branch : S X S X C Mask Branch : H X W X S^2 → 25개의 mask가 생김? ResNet(hypothesis를 구할때 Residual을 사용함) : 일반 네트워크(위그림)와 달리 R..