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프로그래밍 176

cython_bbox 패키지 설치 오류

Collecting cython_bbox Using cached cython_bbox-0.1.3.tar.gz (41 kB) Installing build dependencies: started Installing build dependencies: finished with status 'done' Getting requirements to build wheel: started Getting requirements to build wheel: finished with status 'error' error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [..

파이썬 커널과 인터프리터 버전 맞추기

분명 python-opencv 와 여타 패키지들을 설치했지만 Import "패키지" could not be resolved 라며 불러올 수 없었다. 문제점은 파이썬 커널과 인터프리터의 버전 차이였다. 커널은 3.9였지만 인터프리터는 3.11이었다. 인터프리터는 우하단에서 선택해 바꾸거나 vscode 상단 메뉴바에서 view - Command Palette - python: select interpreter로 선택이 가능하다

ByteTrack 패키지에서 import yolox 오류

import yolox print("yolox.__version__:", yolox.__version__) from yolox.tracker.byte_tracker import BYTETracker, STrack from onemetric.cv.utils.iou import box_iou_batch from dataclasses import dataclass @dataclass(frozen=True) class BYTETrackerArgs: track_thresh: float = 0.25 track_buffer: int = 30 match_thresh: float = 0.8 aspect_ratio_thresh: float = 3.0 min_box_area: float = 1.0 mot20: bool = ..

Windows CUDA 설치 과정

https://teang1995.tistory.com/17 [ 개발 환경 설정 ] Windows 10 에 CUDA를 설치해보자! 아! 입사 첫 주라 설정해줄 것이 정말 징글징글하게 많다! 전 게시물이 conda + vscode 였다면, 이번엔 CUDA + Torch다! conda 설정 및 python 개발 환경 구축 : link 1. 내 GPU 확인 어렵지 않다. 우선 시작 메뉴 teang1995.tistory.com 위 블로그의 과정 그대로 진행한다. https://kjk92.tistory.com/82 CUDA 설치 및 설치 실패 대처 목적 1) CUDA 설치 및 CUDA 설치 확인 2) CUDA 설치 오류 대처 1) CUDA 설치 및 CUDA 설치 확인 CUDA 11.0버전을 설치했습니다. Visua..

yolov8를 mac m1칩으로 훈련

mps 옵션을 넣으면 m1 환경에서 훈련을 이용할 수 있다. 문제는 가벼운 모델 학습 정도를 가정한 것인지 yolov8s 모델을 학습시킬 땐 메모리가 꽉 차서 마우스도 못움직이고 맥북이 멈췄다가 강제종료 됐다. batch size를 줄이고 모델도 yolov8n으로 낮추고 했는데도 1 epoch에 걸리는 시간이 심상치 않다. 이미지 데이터 2000장 분량이지만 역시 일반적인 GPU 환경에 비하면 너무 심하다. 나중에 좋은 최신 맥북 프로를 맞추면 가능할지 모르지만 어쨌든 지금은 내 맥북에서 훈련은 꿈도 꾸지 말아야겠다. yolo 모델의 경우 학습을 200~300에폭을 돌려야 효과적으로 학습한다는데 현재 colab은 그렇게 돌리면 도중에 런타임 연결이 끊겨버려서 50에폭씩 학습시키며 학습파일을 드라이브에 저..

중단된 Yolov8 모델 훈련을 이어서할 때 필수인 resume 옵션

yolov8 모델을 훈련시킬 때 의도치 않게 학습이 중단됐다면 resume 옵션을 사용하여 훈련을 재개할 수 있다. 이미 지정된 에폭만큼 반복하여 훈련을 완료한 모델에게 사용하면 이미 훈련 완료한 모델이라며 에러 메시지를 출력한다. 그리고 yolov8에서 기본적으로 제공하는, coco 데이터셋으로 pretrained된 모델에 resume 옵션을 사용하면 클래스 개수 혹은 사용하는 데이터셋이 coco와는 달라서인지 상술한 오류가 아닌 다른 오류가 출력된다.

mac m1 KoNLP 패키지 설치 과정

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..

프로그래밍/R 2023.10.03

YOLOv8 차량 추적, 집계 실습

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..

YOLOv8 Object Tracking 실습

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 ..

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