[Pill Project] YOLO를 위한 환경설정

드디어 사물인식을 위한 YOLO 게시글@!

YOLO자체는 가져다 쓰면 되는데 환경설정이 정말... 힘들었다. 😤

딥러닝은 환경설정이 반이다라는 말을 어디선가 들었는데 프로젝트를 하면서 그게 어떤 말인지 절실히 깨닫는 중이다.

노트북에서 진행하려고 했는데 gpu환경에서 훨씬 빠르게 돌아간다는 말을 듣고 학교 컴을 이용해 진행했다.

 

기존 yolo는 이미 정해진 사물들에 대해서는 학습이 되어있어서 내가 찾으려는 사물이 그 안에 포함되어 있다면 그냥 가져다가 쓰면 된다. 하지만 우리가 인식하려는 pill은 정해진 사물들 중 하나가 아니었기 때문에 yolo를 custom 해야 했다.

 

다들 darknet환경에서 진행하길래 우리도 그 환경에서 필요한 것들을 다운받았는데 나중에 되서야 알았다...darknet은 리눅스 환경에서 학습을 진행할때 사용한다는 것을...

 

우리와 같은 경우에는 darkflow를 이용해야 한다.

darkflow-> darknet yolo tensorflow version

https://github.com/thtrieu/darkflow

 

가상환경 설정을 계속 실패하던 중(..^^) 마른 사막에 단비와 같은 블로그를 발견하여 (!!!!!) 환경설정에 성공했다.

 

• YOLO darkflow 환경설정+가상환경 : https://iagreebut.tistory.com/90
• YOLO 학습 : https://junyoung-jamong.github.io/deep/learning/2019/01/22/Darkflow를-활용해-YOLO모델-이미지-디텍션-구현-in-windows.html
• YOLO 안드로이드에 넣기 : https://ppowerppush.tistory.com/m/3