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start() { 시작에 앞서 본 포스팅은 아래 순서로 작성 될 예정입니다. 이번 포스트는 1번 'OpenPose' 이론에 해당 합니다. 1. OpenPose 이론 2. OpenPose를 하기 위한 환경 설정 (Ubuntu 기반) 3. OpenPose 작동시켜보고 KeyPoint 데이터 출력 해 보기 4. Python Code를 이용하여 OpenPose를 이미지, 영상, 웹캠 등으로 작동 시켜보기 시작 전 Human Pose Estimation에 관한 제 포스팅을 보고 오시면 더 이해가 잘 되리라 봅니다. mickael-k.tistory.com/151 Human Pose Estimation (휴먼 포즈 에스티메이션, 인간 자세 예측) Human Pose Estimation은 인간이 어떤 자세를 하고 있는..

CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 DNN(Deep Neural Network)의 한 종류 입니다. 그렇다면 딥러닝(Deep Neural Network, DNN)이란 무엇이냐??? 제 딥러닝포스트를 보고 오면 이해가 잘 되실겁니다. 딥러닝은 간단히 말하면 Layer가 엄청 Deep(많은)하게 구성된 네트워크 입니다. 아래는 AlexNet입니다. 3이라는 숫자가 들어가면 엄청 많은 네트워크들을 통해 최종적으로 오른쪽에서 0~9 사이의 결과 값을 출력 합니다. CNN의 역사 딥러닝은 사실 오래된 역사가 있었고, CNN도 사실 좀 오래 된 알고리즘 입니다. 하지만 왜 이제야 붐이 일어 났나요? 답은 컴퓨팅 파워가 좋지 않아 그동안 멀리 배척되어 온 기술 이었고, 데이터를 모으..

start() { YOLO 란? You Only Live Once가 아닌, You Only Look Once의 약어로 Joseph Redmon이 워싱턴 대학교에서 여러 친구들과 함께 2015년에 yolov1을 처음 논문과 함께 발표 했습니다. 당시만 해도 Object Detection에서는 대부분 Faster R-CNN(Region with Convolutional Neural Network)가 가장 좋은 성능을 내고 있었습니다. Yolo는 처음으로 One-shot-detection 방법을 고안하였습니다. 이 전까지는 Two-shot-detection으로 Object Detection을 구성 하였는데 실시간성이 굉장히 부족했습니다. 5~7 FPS를 가지고 어디에 쓰기 부족했죠. 그럼 Two-shot-de..

strat() { Object Tracking을 공부하기 앞서 Object Detection에 관해서 그리고 Classification에 관해서 제 다른 포스트에서 공부를 하고 오시면 이해가 더 쉬울겁니다. 1. Classification 2. Object Detection Object Tracking이란? 우린 이미 Classification에서 물체를 구별 하는 방법에 대해 배웠으며, 사진 한장에 여러개의 Object들이 들어가 있는 문제를 해결 하게 위해 Multi-lable Classification에는 Object Detection이 사용 된다는 것을 알 수 있었습니다. 아래는 Object Tracking의 순서도 입니다. 일단 영상이 들어오면 한 부분에 물체가 있다는걸 인식 (Object Re..

start() { 환경 설정 포스트 입니다. 이 설치 전에 아래의 'Visual Studio IDE'가 설치 되어 있어야 합니다. https://mickael-k.tistory.com/10 [Windows] Visual Studio - [1] 설치 방법 오늘은 Windows에서 프로그래밍을 시작하는데 앞서 가장 많이 사용하는 Visual Studio 설치 방법을 포스팅 합니다. 우리는 이걸 통합 개발환경 (Integrated Development Environment, IDE)라고 합니다. 여기서 C,.. mickael-k.tistory.com 환경 - Windows 10 설치 할 것 - Visual Studio - CUDA - cuDNN - OpenCV CUDA, cuDNN 설치 - 아래 포스트를 참조..

본 포스트는 YOLO를 사용하여 원하는 정보를 얻는 작업을 어떻게 하는지 포스팅 해보고자 합니다. 목표! 1. Bounding Box 색을 를 바꾼다던지, 2. 목표물 좌표를 받아 온다던지, 3. 현재 보이는 차량 개수를 받는다던지, 4. 경고 Zone을 받는다던지, 5. 경고 Zone 안에 있는 물체만 경고를 띄운 다던지, 6. 클래스 이름을 바꾼다던지, 7. 원하는 클래스(차, 사람) 만 띄운다던지 무튼 여러가지를 할것 입니다. 여담으로 저의 목표는 나중에 RC카에 카메라를 달고, 경고 Zone 안에 물체가 있다면 정지 하거나, 물체가 없을시 다시 간다던지 하는 작업을 하려 합니다. 그리고 초음파센서나 LiDAR 와 같은 거리 센서와 융합하여 자율주행 시스템을 만들어 보려 합니다. 얼마나 걸릴지 모르..