YOLO(영상처리)와 6DoF 로봇 팔(window)
➢ 전에 사용한 tensorflow가 아닌 YOLO( You Only Look Once)를 사용하여 영상을 촬영하고 미리 학습시켜둔 이미지와 매칭하여 물체를 찾는 방법을 사용했다. 공식 홈페이지 : https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ➢ 기존 다른 Object Detection보다 처리 속도가 빠르다. ➢ YOLO 설치는 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects 를 참고하여 설치를 진행하였다. ➢ 각자 원하는 환경과 구성된 환경이 다르기에 설치 시 설정를 정확히 해야한다. 나는 opencv와 cuda가 깔려 있는 상황에서 설치를 시작하였다. 확인후 설치를 시작한다. ✫gpu를 사용한다면 cuda 설치를 해주어야 하며 이때가 가장 중요하다. cuda는 각 gpu가 지원하는 드라이버가 다른데 nvidia 홈페이지에서 자신에게 맞는 드라이버를 선택하고 설치를 하여야 한다. (지금은 환경은 window지만 ubuntu 환경에서 설치시에 고생을 많이 했다.) https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us 에서 자신에게 맞는 드라이버를 선택하여 설치를 하여주면 된다. ➢ 다운로드 후 컴파일은 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows-legacy-way 방법을 사용했다. ➢컴파일도 완료하였으면 이제 training을 실시하여야 한다. training에 필요한 사진은 많으면 많을 수록 좋으며, 다양한 환경(다른 색의 배경 및 바닥, 다른 밝기의 조명)에서 찍은 사진이 많을 수록 좋은 것으로 보인다. 수는 최소 200장 정도 하면 적당한 것으로 생각된다. 필요한 사진들을 수집 완료 했으면 각 사진에 자신이 원하는 이미지를...
