전체 글 (145) 썸네일형 리스트형 unity barracuda 개념잡기 https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.barracuda@1.0/manual/GettingStarted.html Getting started with Barracuda | Barracuda | 1.0.4 Getting started with Barracuda This guide provides a brief overview on how to use Barracuda and run neural networks in Unity. Barracuda is an inference library. It allows you to execute a pre-trained neural network in Unity. To integrate Barracuda into you docs... MC-Calib 읽어보기 https://github.com/rameau-fr/MC-Calib/issues/4 Open Access Paper · Issue #4 · rameau-fr/MC-Calib Hi, this looks very interesting. Is the paper https://doi.org/10.1016/j.cviu.2021.103353 somewhere available open access? Maybe on ArXiv or as download of the author's copy on your personal homepage? github.com 위 링크에서 preprint본을 볼 수 있었다. 내용을 정리해보자. Abstract 이 논문에서 우리는 MC-Calib라는 훌륭하고 강건한 툴박스를 제안한다. M.. MC-Calib 적용해보기. 준비단계 https://github.com/rameau-fr/MC-Calib GitHub - rameau-fr/MC-Calib: A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems - GitHub - rameau-fr/MC-Calib: A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems github.com 위 깃헙 프로젝트를 빌드하는건 바로 전시간에 완료했다. 이제 이걸 적용해보자. 깃허브에 있는걸 그대로 따라해볼거다. I. Calibration 단계 1. Charu.. MC-Calib 빌드하기 https://github.com/rameau-fr/MC-Calib GitHub - rameau-fr/MC-Calib: A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems - GitHub - rameau-fr/MC-Calib: A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems github.com 위링크의 코드를 돌려보려고 한다. 위 깃헙에서 안내해주는 install 방식을 따라가다가 runtime=nvidia에서 막혀가지고 시간을 좀 보내고 왔다. 이제 d.. docker runtime nvidia 문제 해결하기 현재 아래 메세지를 실행하면 docker run \ --runtime=nvidia \ -ti --rm \ --network host \ --gpus all \ --env="DISPLAY" \ --env="QT_X11_NO_MITSHM=1" \ --volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" \ --volume="$HOME/.Xauthority:/home/.Xauthority:rw" \ --volume="${PWD}:/home/MC-Calib" \ --volume="PATH_TO_DATA:/home/MC-Calib/data" \ bailool/mc-calib-prod docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified.. ubuntu 부팅 시 화면이 멈춰있는 경우 고려해볼 것 나같은 경우는 1. gpu 드라이버 업데이트 한 후, 2. 재부팅을 했는데 보라색으로 화면이 멈춰있었다. 무슨일인가 싶어서 구글링을 엄청 하다가, 로그인 이후 검정화면도 보고 별짓을 다 했었다. 그런데 해결책은 아주 간단했다. 나는 두대의 모니터를 썼고, 이전 설정에서는 한쪽 모니터만 사용하게 한 상태였는데.... gpu 드라이버를 업데이트하면서, 양쪽 모니터를 다 쓰게 설정이 바뀐것.... 그러다보니 나머지 한쪽의 모니터에 로그인창이 뜬거고..... 내가 주로 쓰는 우분투 모니터는 그냥 보라색 화면만 떠있었다... 아 개빡치네..... 이걸로 날린 시간이 1시간 30분.... 다른 사람은 이런 어이없는 일로 시간을 날리지 말라고 이렇게 적어둔다... 힘내요.. Training YOLO with custom dataset by fiftyone Labelme로 만들어낸 커스텀 데이터셋을 이용해서 이제 yolo를 트레이닝 시킬 차례다. 이 과정에 fiftyone 이라는 툴을 사용해볼 예정 자 그럼 시작해보자 지난 포스팅에서 fiftyone 상에 COCO 포맷으로 뽑아둔 데이터셋이 잘 올라가는 것까지 확인을 했다. 이제 이걸 yolo 학습용 데이터셋으로 변경해야한다. 일단 이미지 수가 매우 적긴 하지만, 작동이 되는지 확인을 하기 위한 용도로 진행해보면, import fiftyone as fo import fiftyone.utils.random as four def export_yolo_data( samples, export_dir, classes, label_field = "detections", split = None ): if type(spl.. Generating Custom data for object detection with Labelme 영상으로 객체를 탐지하는 결과물을 만들어내는 과제를 하고 있다. 객체를 탐지하는데에는 YOLOv8 모델을 사용할 예정이다. 내가 탐지하고자 하는 모델은 기존의 데이터셋에 없어서 새롭게 만들어줘야 한다. 이 과정에 labelme를 이용하려한다. 우선 labelme를 사용해보자. https://github.com/wkentaro/labelme GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 19 다음
