이자다의 기록

https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/KoNLP/ Index of /src/contrib/Archive/KoNLP cran.r-project.org KoNLP가 R 서버에서 삭제되어 직접 다운받아 설치할 필요가 있다. 위 사이트에서 다운로드한 후 R Studio에서 상단 메뉴 Tools - Install Packages로 프로젝트에 설치한다. #의존성 패키지 설치 install.packages(c("cli", "hash", "tau", "Sejong", "RSQLite", "devtools", "bit", "rex", "lazyeval", "htmlwidgets" , "crosstalk", "promises", "later", "sessioninfo", "x..

실습 환경은 구글 코랩에서 한다. 맥북의 vscode에서 하려고 했는데 실습에 사용할 ByteTrack은 yolox를 요구하고, yolox는 아래 링크에 따르면 cuda/pytorch가 설치되어야 하는데 맥북 환경에서는 무리인 것 같다. https://velog.io/@khjgmdwns/Nvidia-Jetson-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95-3-YOLOX Nvidia Jetson YOLOX 개발환경 설정 $ git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.gitcd YOLOX velog.io 실제로 의존성 패키지들 설치가 제대로 되지 않고 yolox는 제대로 Import가 되지 않는다..

from ultralytics import YOLO # Load an official or custom model model = YOLO('best.pt') # Load an official Detect model model에 내가 훈련시킨 가중치 파일을 할당한다. # Perform tracking with the model results = model.track(source="/Users/user/Desktop/vscodeProject/YOLOv8_Practice/12.MP4", show=True) # Tracking with default tracker 모델을 이용해 영상을 tracking 하는 코드다. 트래커를 따로 지정 안하면 디폴트로 botsort.yaml이 지정되어 트래커로 BoT-SORT가 ..

발목 강화 운동 스쿼트 100회 쪼그려 앉아 카프레이즈 150회

https://thisisjava.tistory.com/588 YOLOv8 객체 탐지 시 zsh: killed 오류 yolov8의 모델로 비디오 객체탐지 시 위와 같이 실행 중 프로세스가 죽어버리는 오류가 지속적으로 발생한다. https://stackoverflow.com/questions/66295155/zsh-killed-python3-on-m1-macbook-pro zsh: killed python3 on M1 MacB thisisjava.tistory.com 위 글의 오류 해결 과정이다 위 사진들에서 메모리 사용량을 보면 yolov8 객체탐지 과정에서 메모리 소모량이 매우 극심하다. 이유는 객체 탐지 과정에서 사용한 model.predict 함수는 영상 객체를 탐지할 때 프레임 단위로 나온 결과값..

구글 코랩에서 객체탐지 시 위와 같은 오류가 계속해서 발생하였다. 해결법은 다음 링크를 참고하였다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/3031 predict stops early due to WARNING ⚠️ NMS time limit 0.550s exceeded · Issue #3031 · ultralytics/ultralyticsSearch before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question I have trained a custom model and when I want to test it on a video..

yolov8의 모델로 비디오 객체탐지 시 위와 같이 실행 중 프로세스가 죽어버리는 오류가 지속적으로 발생한다. https://stackoverflow.com/questions/66295155/zsh-killed-python3-on-m1-macbook-pro zsh: killed python3 on M1 MacBook Pro I'm trying to run Python 3 on the new M1 chip MacBook. I tried installing python3 both via the official Python website (https://www.python.org/downloads/release/python-391/) and also via brew install stackoverflow.co..

영상을 객체감지를 했고 출력물은 다음과 같다. 결과를 출력하는 부분에 있어서는 yolov5는 yolov8보다 확실하게 불편하다. yolov8는 자체적으로 YOLO 패키지를 지원하여 결과를 알기 쉽게 저장하는데 yolov5는 그런 지원은 없고, detect.py 실행 시 옵션에서 save-txt, save-csv 옵션을 선택한다고 해도 위 사진처럼 출력되어 활용하기가 되게 번거롭다. https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/pytorch_hub_model_loading/#before-you-start PyTorch Hub Detailed guide on loading YOLOv5 from PyTorch Hub. Includes examples & tips on in..

https://velog.io/@jeon328kr/Pytorch-GPU%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-%EA%B0%80%EC%86%8D%ED%95%98%EA%B8%B0with-Yolov5-CUDA Pytorch GPU활용하여 가속하기(with Yolov5, CUDA) Windows에서 CUDA, Pytorch를 설치하여 Opencv를 사용하기 위한 환경을 구축해보자. velog.io pytorch 설치 과정과 yolov5에서 어떻게 gpu 사용하는지 안내 conda 가상환경 세팅 안내 https://teang1995.tistory.com/17 [ 개발 환경 설정 ] Windows 10 에 CUDA를 설치해보자! 아! 입사 첫 주라 설정해줄 것이 정말 징글징글하게 많다! ..

이미지들을 10000개 넘게 구하고 업로드 했더니 플랜을 업그레이드 하라고 나온다. 업로드 한 이미지들을 삭제해 10000개 이하로 만들면 제한이 해제된다. 업그레이드 플랜은 제법 비용이 나오니 사용할거면 이를 주의해서 프로젝트 당 이미지 업로드 수가 10000개가 넘어가지 않도록 해야겠다. 그리고 이미지 업로드 시 태그는 꼬박꼬박 달자. 이미지 삭제할 때 해당 이미지가 무엇인지 햇갈린다.