YOLO 가 오픈 소스이다 보니 파이썬 뿐 아니라 C++, C# 등을 이용해서도 테스트를 해 볼 수 있는데
그래도 최신 버전의 YOLO 를 활용해 보려면 파이썬을 이용해야 할 것 같다.
YOLO (You Only Look One)
이미지 한번만 보고 물체를 추출하는 딥러닝 기술을 이용한 물체 검출 모델
History
- v1 (2016)
- v3 (2018), v4 (2020) : C/C++ 로 개발된 OpenCvSharp 로 개발 가능 (C# Wrapping Library)
- v8 (2023)
Minor Version (5 Types)
- mAP (Mean Average Precision): 객체 탐지 모델 평가 지표
- n (smaller, faster) < s < m < l < x (larger, slower)
활용분야
- 교통량 집계(YOLOv5): 트럭 vs. 차 구분을 통한 교통량 분석
- 축산: 소의 활동 분석 (standing, feeding, resting)
- 자율주행(YOLOv3): 도로 라인 추출
- 가상세계 구현: 실제 사람 움직을 보고 가상세계에서 구현 (ZED 2i 카메라 이용)
참고
YOLOv8을 OpenCV를 이용하여 동작시키기 (velog.io)
'머신러닝, 딥러닝/이미지처리' 카테고리의 글 목록 (tistory.com)
YOLO object detection using Opencv with Python - Pysource
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