분류 전체보기 (136) 썸네일형 리스트형 Notion 어플리케이션 무한 로딩 해결(Notion Reset) Notion 공부하던 중에 GitHub 연동 뒤 어플리케이션을 열었더니 무한 로딩에 걸리는 문제가 생겼다. 해결책을 찾기 위해 구글 검색을 해보니 의외로 간단했다. C:\Users\사용\AppData\Roaming 위치에서 Notion 폴더를 찾아 삭제실행 중이라면, 작업 관리자에서 Notion 작업을 모두 종료해준다.아래 링크는 Windows, Mac, Web에서의 Reset 방법이 나와 있다.https://www.notion.so/notion/Reset-Notion-1b70196f1f6145d7a8695afc425d8699 Reset Notion | NotionIf you find that your Notion is stuck on a blank screen, sometimes the old ada.. Final project 최종 보고서(각종 문서) 및 정리 데이터 현황 자료 SRS 최종보고서 내 파트 중 가장 공수가 오래 걸리고 집중적으로 짠 부분 flowchart 최종코드 - app.py 파일 # app_IoU_v3.0 from flask import Flask, render_template, Response import os import numpy as np import cv2 import glob from ultralytics import YOLO from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image import psycopg2 from datetime import datetime import requests import boto3 # AWS 계정 정보 aws_access_key_id = 'aws_access_key_id' a.. FinalProject_10(개별 Action 수행, webcam detect + tracking기능 구현) 참고 : Inference arguments -> https://docs.ultralytics.com/modes/predict/ 참고: https://dokpin.tistory.com/40 https://ballentain.tistory.com/12 iou란? IOU는 두 사각형이 위치상으로 어느 정도 유사한지 알 수 있는 측정 척도 중 하나. 그림으로 살펴보면 아래 같다. IOU = 사각형이 겹치는 부분의 넓이(주황색 사각형) / 사각형을 합친 부분의 넓이(녹색 사각형) IOU는 0부터 1까지의 값을 갖는다. 두 사각형이 완전히 일치하면 겹치는 사각형과 합친 사각형이 같아지므로 IOU는 1이 되고, 반대로 두 사각형이 겹치는 부분이 없으면 겹치는 사각형 넓이가 0이므로 IOU는 0이 된다. 두 사각형이.. FinalProject_09(개별 Action 수행, 파이썬 웹 연동) 참고: Flask를 활용한 딥러닝 웹 애플리케이션 개발 Deploy your model using a Flask Web Service flask 설치 - cmd창에서 다음과 같이 실행 pip install Flask connect2web.py - 기존 webcam inference code에서 웹에 맞게 수정하여 저장 from flask import Flask, render_template, Response import cv2 from ultralytics import YOLO import datetime app = Flask(__name__) WEBCAM_MODE = True video_filepath = './DownloadVideo/test_01.mp4' DET_CONF = 0.3 DET_IN_SI.. FinalProject_08(개별 Action 수행, webcam detect + tracking) 기본 webcam detect code - model적용 및 FPS 측정 import datetime import cv2 from ultralytics import YOLO # 웹캠 연결 cap = cv2.VideoCapture(0) #### YOLO 모델 생성 model = YOLO("models/yolov8n.pt") while cap.isOpened(): start = datetime.datetime.now() # 한 frame(이미지)을 읽기 succ, frame = cap.read() if not succ: print("웹캠 연결에 문제가 생겼습니다.") break # flip(대칭) frame = cv2.flip(frame, 1) # 양수: 좌우, 0: 상하, 음수: 상하좌우 #########.. FinalProject_07(개별 Action 수행, AWS 학습) 현재 조사한 바로는 AWS의 클라우드 서비스를 위해 사용해야 하는 것은 SageMaker, S3, SageMaker JupyterLab리소스( Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 및 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 리소스) 정도가 있다. - SageMaker: 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스 https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html SageMaker Git 주소: https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples?tab=readme-ov-file - S3 Athena : S3에 저장된 데이터를 SQL 언어로 조회할 수 있.. FinalProject_06(개별 Action 수행, sequential img inference) 회의 내용 라바콘, 박스 등의 아이콘으로 지도에 나타낼 수 있겠음 오늘 보여준 웹 UI를 바탕으로 일단 개발해 보는 것으로 함 → 개발하다가 아이디어가 있으면 추가하면 될 듯 aws 를 서버로 이용하기로 함 → 조사를 해서 발표하기(저장소 쓰는 법, 모델학습하는 방법 등등…) - 최소한으로 비용이 발생할 수 있는 방법을 조사하기 이미지는 클라우드 말고 로컬에 저장해서 불러오는 것으로 → 폴더 안에 max file 숫자를 정해야함 폴더 안에는 이미지를 200개 이상 저장할 때 못 담는다, 200개가 넘으면 새로운 폴더를 만들도록 → 저장할 때 logic을 이렇게 짜면 됨 200개씩 짤라서 폴더를 만들면, 속도가 느려지지는 않음 이미지를 순차적으로 가져와서 달리는 것 같은 영상처럼 보이게 하는 코드 작성하기.. FinalProject_05(개별 Action 수행, Modeling) Modeling 수행 - colab으로 대용량 데이터 파일들을 옮기지도 못해서 local에서 진행 패키지 및 라이브러리 불러오기 # 패키지 및 라이브러리 불러오기 from ultralytics import YOLO from PIL import Image import cv2 import os import urllib import yaml import json 디렉토리에 파일 개수 잘 들어갔는지 확인하는 코드 - 현재 사진,라벨링 데이터 각각 짝 맞춰서 2만개씩 다운로드 받았기에 모두 20000이 출력되어야 한다. # 디렉토리 내의 파일 개수 확인 # folder_path = "Training/원천데이터" -> 다운로드 받은 사진데이터(jpg)들 # folder_path = "Training/라벨링데이터" .. 이전 1 2 3 4 ··· 17 다음
