본문 바로가기

「   」40

[Mask R-CNN error] Python/Tensorflow/Keras를 이용한 Mask RCNN - Custom (json.decoder.JSONDecodeError / IndexError: index .. is out of bounds or axis) ■ json.decoder.JSONDecodeError : Expecting ',' delimiter : line 1 column ... ex) json.decoder.JSONDecodeError : Expecting ',' delimiter : line 1 column 1093325 (char 1093324) ■ IndexError: index .. is out of bounds or axis .. with size .. ex) IndexError: index 1824 is out of bounds or axis 0 with size 1824 annotation tool로 작업한 json 파일의 어떤 이미지 좌표가 원본 이미지의 크기보다 클 경우 발생하는 오류이다. 최대 1824pixel만 가능한데 y.. 2019. 7. 8.
[Mask R-CNN] Python을 이용한 Mask RCNN (3) - A class object custom (제공되는 Balloon sample 이용) matterport GitHub의 Mask RCNN에서는 제공되는 balloon 폴더와 dataset을 이용하여 검출하고자하는 객체를 커스텀할 수 있다. 본 포스팅은 저번 포스팅에서 작성한 Mask R-CNN 포스트에 이어서 사용하므로 기본적인 설치 방법은 아래 링크에서 확인할 수 있다. 2019/01/05 - [Laboratory/인공지능] - Python/Tensorflow/Keras를 이용한 Mask RCNN (1) ◇◇◇ 1. 제공되는 balloon 샘플을 이용한 방법 1-1. balloon sample dataset을 이용한 Mask R-CNN Custom - matterport에서 balloon sample dataset을 제공하고 있으므로 사이트에 들어가 다운을 받는다. - balloon_d.. 2019. 7. 8.
[YOLO - darknet] Window 10에서 YOLO 빌드 및 실행하기 (visual studio 2015) +20.8.13 수정 (+ 2020.08.13) YOLO를 사용할때는 CUDA8.0과 cuDNN 6.0을 쓰도록 합시다. VS 2015에서 darknet.sln 파일을 열 때, CUDA8.0 이 필요하기때문에 버젼이 안맞으면 솔루션(sln)파일이 열리지 않습니다. ※ Windows 10 x64 환경을 사용하고 있습니다. ※ 본 포스팅은 아래 페이지를 참고하여 작성되었습니다. 1) 개발자 이상현님 블로그 : https://pgmrlsh.tistory.com/4?category=766787 2) 다크 프로그래머님 블로그 : https://darkpgmr.tistory.com/170 3) 쌍둥아범님 블로그 : https://m.blog.naver.com/gorillamoon/221185312341 4) Blue-Moon님 블로그 .. 2019. 5. 3.
[YOLO - darkflow] YOLO와 Python을 이용한 object detection (2) - image detection ※ 본 포스팅은 darkflow 유투브(https://www.youtube.com/watch?v=fSM6cdFQdwI)를 기반으로 작성되었습니다. ※ Windows 10 x64 환경을 사용하고 있습니다. 0. 환경설정 및 darkflow 설치 : 2019/04/19 - [Laboratory/인공지능] - YOLO / Python을 이용한 object detection (1) - 설치 및 테스트 (darkflow) 1. Jupyter notebook 환경에서 YOLO 실행을 위한 모듈 설치 1-1. 가상환경 및 기본 모듈 설치 - 기본 설치는 링크의 1-1, 1-2을 참고하여 설치한다. [링크 클릭] 1-2. 추가 모듈 설치 - jupyter notebook과 matplot을 설치한다. pip instal.. 2019. 4. 19.