이자다의 기록

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.

!pip install ultralytics #yolov8과 yolov8 실행에 필요한 라이브러리 설치 yolov8을 사용하기 위한 ultralytics 패키지를 설치한다 import ultralytics ultralytics.checks() 설치한 ultralytics 패키지를 import하고 check() 함수로 제대로 설치 되었는지 확인한다. from ultralytics import YOLO #YOLO('yolov8n.pt')로 모델 다운로드. model = YOLO('yolov8s.pt') #MS COCO Dataset 사전학습 된 yolov8s 모델을 로드함. s 이외에도 n, m, l, x 등이 있음. #모델 크기가 증가할수록 정확도도 증가하지만 메모리 사용률 등 부수적인 부분에서 트레이드 ..

https://www.youtube.com/watch?v=sQYQgiHVyAM 1. 노트 상단에 이해하고자 하는 개념 적기 2. 그 밑에 모르는 사람에게 가르치듯 스스로를 가르치는 강의용 스크립트를 적기. 이해가 되는 개념이나 이해가 안되는 개념을 설명하면 이해가 깊어지고 이해가 안되는 부분을 정확하게 집어낼 수 있다. 3. 막힐 때마다 참고서, 강의, 선생님에게 다시 돌아가, 다시 배우고, 다시 읽고, 다시 배우기. 종이에 써서 설명할 수 있을 때까지 한다. 4. 설명할 때 말이 길어지거나 복잡해지면 말을 단순히 하거나 더 이해하기 쉬운 설명법을 만들어라.

1. 유튜브 강의는 위키북스 adsp 벼락치기 특강이면 충분함. 그 이상의 강의 시청은 낭비. 이 강의가 특히 좋은 점은 최신 시험 트렌드를 꿰고 있어서 어느 파트는 최근에 출제 빈도가 낮다, 높다를 알려줘서 시험 준비를 좀 더 효율적으로 할 수 있게 해줌. 2. 교재는 본인의 통계 실력에 따라 두가지가 추천 가능함. 본인이 통계실력이 어느정도 있으면 김계철 저자의 'ADsP 한 권으로 끝내기' 본인이 통계에 자신이 없으면 위키북스에서 출판한 '이지패스 ADsP 데이터분석 준전문가' ADsP가 크게 세 과목으로 나뉘는데 그 중 3과목인 데이터분석 파트의 이론이 전자는 어렵게, 후자는 쉽게 설명한다. 하지만 전자는 기출문제가 20회 넘게 실려있어 기출문제 풀고 오답노트 작성하며 점수 끌어올리기 좋고 후자는..

등허리 스트레칭 100회 스쿼트 30회 3세트 카프레이즈 50회 3세트

케틀벨 20kg 40회 2세트 카프레이즈 50회 2세트 완력기 15회 2세트 추감기 4.5kg 2회 2세트

업체에서 외장하드를 제공 받았는데 맥에서는 호환이 되지 않아 사용이 불가하여 윈도우 운영체제를 사용하는 데스크탑에 외장하드를 백업한 후 맥에서 외장하드를 포맷했다. 1. 맥에 외장하드 연결 후 디스크 유틸리티 실행 2. 디스크 유틸리티에서 외장하드 클릭 후 지우기 클릭 3. 제목은 영어로, 포맷은 exFAT, 파티션 방식은 외장 하드가 2TB 이상이면 GUID로 설정하고 그 미만이면 MBR(마스터 부트 레코드)로 설정 후 지우기 실행. 4. 지우기가 끝나면 이제 맥에서 정상적으로 인식이 되며 데이터 읽고 쓰기가 가능해진다.