Project6 [졸업작품 프로젝트] 애플리케이션에 모델 탑재하기 1. 앞서 학습한 yolo tiny model을 이식하기 위한 방법을 조사했다. 내가 조사한 방법으로는 2가지가 존재했다. 1) Tensorflow 이식하기 위해 모델을 pb확장자로 변경해야한다. pb확장자 변환기가 오픈소스로 존재했지만 해당 변환기는 우리가 학습한 버전의 모델은 지원하지 않았다. 그리고, 변환 시 모델의 성능감소 가능성이 있다. 2) OpenCV cfg, weight파일을 그대로 사용할 수 있다. 2. 위의 조사 결과로 OpenCV를 사용해 모델을 탑재하기로 결정했다. 우선 안드로이드에서 OpenCV를 사용하기위한 환경 설정 과정이 필요했다. 1) opencv의 android sdk(3.4버전) 다운로드 2) 안드로이드 스튜디오에서 모듈을 import해 sdk파일을 불러온 후, depe.. 2021. 11. 13. [졸업작품 프로젝트] Object Detection 모델 만들기 1. 이미지를 얻기위해 Google의 이미지 검색 API를 사용하고자 했지만, 해당 API 서비스가 종료되어 다른 방법을 찾아보려 한다. 2. 그 전에 파이썬으로 직접 구글 이미지 검색 결과를 크롤링 하여 URL을 통한 검출이 가능한지 테스트하기위해 오픈소스인 food-detector모델을 사용해보았다. 그 결과는 성공적이었다. 콘솔 창 내에서 banana라고 검색하면 자동으로 구글에서 banana키워드를 검색하여 바나나 이미지를 검출하는 모습이다. 3. 하지만 위에서 사용한 food-detector모델은 음식 class의 개수가 매우 부족했다. 해당 알고리즘의 코드를 분석한 결과 mxnet과 gluon을 사용했으며, model_zoo를 통해 yolo3_darknet53_coco모델을 가져와서 사용한다는.. 2021. 11. 12. 이전 1 2 다음
