YOLOv8 학습 지난 포스팅때 YOLOv8을 특정 사물만 인식 하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번에는 기존에 학습되지 않거나 특정 목적으로 특화하기 위해 YOLOv8 학습하는 방법을 알아보겠습니다. YOLOv8에서 학습에 사용되는 하드웨어는 자동으로 결정됩니다. GPU가 사용 가능한 경우에는 GPU를 사용하고, 그렇지 않으면 훈련이 CPU에서 시작됩니다. YOLOv8 학습 단계 요약 사용자 정의 데이터로 YOLOv8 객체 탐지 모델을 훈련하는 단계는 다음과 … Read more
YOLOv8 특정 사물만 인식 하는 방법 YOLOv8 특정 사물만 인식하는 방법을 이전 포스팅 에 이어서 알아보려 합니다. 이전 포스팅에서 실행한 결과를 보면 모든 형상을 결과에서 표기해 주는데요.이번에는 특정 사물 또는 생물만 인식 할 수 있는 방법을 알아보려 합니다. 만약 어떠한 목적에 의해 한 종류의 사물만 인식할 경우가 있는데 그럴 때 적용 하면 상당히 유용한 기능입니다. … Read more
설치하기 # Install the ultralytics package using pip 이번에는 YOLOv8 설치 와 실행을 해보겠습니다. 저는 vscode를 사용하고 있고 아래 명령어를 치면 설치가 됩니다. 파이썬 기초지식만 있으면 10분이면 따라 하실 수 있을 정도로 간단합니다. 먼저 시작하기전 이전 YOLOv8소개글 과 YOLOv8공식 홈페이지에 방문하여, 관련 내용을 보는 것을 추천 드려요. YOLOv8 설치하여 이미지 인식 실행 코드 YOLOv8 설치 … Read more
1. YOLOv8 은 무엇인가? YOLO 모델은 단일 단계의 객체 탐지기입니다. YOLO 모델에서 이미지 프레임은 백본(backbone)을 통해 피처화 됩니다.(=분석에 활용화 할 수 있도록 가공 됩니다). 이러한 피처는 넥에서 결합되고 혼합되며, 그런 다음 네트워크의 헤드로 전달됩니다. YOLO는 객체 주위에 경계 상자를 그릴 위치와 클래스를 예측합니다. YOLOv8는 비최대 억제 (non-maximum suppression, NMS)를 통해 후처리를 수행하여 최종 예측을 도출합니다. … Read more