인프런 커뮤니티 질문&답변

하영님, 안녕하세요.

Github에 Yolo4을 찾아보시면 튜토리얼에 진행 방법이 상세히 나와있습니다.

간략히 업무 순서를 정리해드리면

1. 데이터 수집하기

2. 각 이미지 내 객체 주석달기 (객체 위치 잡고 라벨링하는 프로그램이 별로로 있습니다.)

3. 튜토리얼에 나와있는 커스텀 폴더에 이미지 파일과 라벨링 파일 각각 옮기기

4. pretrained model을 이용하여 커스텀 데이터로 학습 시작하기

일반적으로 코드 내부를 손대지 않고 튜토리얼대로 따라 하시면 문제 없을 겁니다!!

코랩에서 진행하실 경우 이 강의 마지막에 실습에 나온 것 처럼 구글 드라이브에 파일을 옮겨 놓고 코랩에서 드라이브를 마운트 시켜주시면 됩니다.

개인 과제는 도와드릴 수 없다는 점 양해부탁드립니다ㅠㅠ

감사합니다.

딥러닝호형 드림

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 하영님,

Yolo4를 사용하여 객체 추적을 수행하는 과정은 비교적 복잡할 수 있으며, 적절한 가이드라인이 없다면 쉽게 혼란스러워질 수 있습니다. 하지만 차근차근 단계를 밟아 나가면 충분히 가능합니다. Yolo4를 사용하여 모델을 학습시키고 특정 물체를 추적하는 방법에 대한 대략적인 가이드는 다음과 같습니다.

1. 필요한 환경 설정하기:

   • Google Colab을 통해 Yolo4를 사용하면, 비교적 손쉽게 높은 수준의 하드웨어를 활용할 수 있습니다.
     
   • Yolo4의 GitHub 저장소를 클론하고, 필요한 라이브러리를 설치합니다.
     

2. 데이터 준비하기:

   • 로보플로우는 객체 탐지를 위한 다양한 레이블링된 데이터를 제공하며, 이를 활용할 수 있습니다.
     
   • 데이터를 Yolo 형식으로 변환하는 것이 필요한데, 로보플로우에서 이를 지원하는 기능을 제공할 수 있습니다.
     

3. 모델 설정 및 학습:

   • Yolo4의 구성 파일을 다운로드하고, 로보플로우에서 받은 데이터셋 경로를 설정합니다.
     
   • 학습 스크립트를 수정하여 Colab 상에서 GPU를 활용할 수 있도록 설정합니다.
     
   • 모델 학습을 위한 하이퍼파라미터와 GPU 설정 등을 확인해야 합니다.
     

4. 모델 테스트:

   • 학습이 완료된 모델을 사용하여 추가적인 영상을 이용한 객체 추적을 실행합니다.
     
   • Colab 상에서 결과를 확인하고, 필요한 경우 루프를 통해 학습된 모델을 조정할 수 있습니다.
     

5. 추가 리소스:

   • 경험이 부족한 경우, Youtube나 다른 온라인 플랫폼에 제공되는 튜토리얼을 참조하는 것도 큰 도움이 될 수 있습니다.
     

만약 위 단계가 복잡하게 느껴지신다면, Yolo4에 대한 Github 공식 저장소를 참고하실 수 있습니다. 거기서 필요한 구성 파일 및 실행 방법을 조금 더 구체적으로 확인하실 수 있습니다.

제가 제공한 정보가 여러분의 과제 수행에 도움이 되기를 바랍니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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