CNN 14 - Image Segmentation 5 : 커스텀 데이터를 활용한 차량 파손 범위 예측 실습 2 - 영상 이미지

이번에는 영상을 활용한 실습을 진행해보겠다. 이건 코랩으로는 하지 못하고 주피터 노트북으로 로컬 환경에서 해야 한다. 그러면서 엊그제 책에 있는 실습을 하다가 영상이 제대로 출력되지 않은 이유를 알 것 같았다.

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커스텀 데이터를 활용한 차량 파손 범위 예측 실습해보기

 

 

 

참고 코드 사이트

Predict

 

 

 

 

이 코드를 그대로 사용하면 된다.

 

 

 

 

 

그런 다음 주피터 노트북을 열고 폴더를 하나 생성해서 예측을 수행할 영상 파일과 베스트 모델을 넣어주었다.

 

여기에 이제 실제 코드 실습 파일을 생성하면 된다.

 

 

 

 

먼저 라이브러리를 설치한다.

 

설치 과정이 너무 오래 걸리기에 확인해보니 커널이 파이썬으로 설정이 되어 있지 않았다. 

 

 

 

이제 조금 전의 코드를 복사해서 실행해본다. 하지만 코드 오류가 떠서 라이브러리를 다른 걸로 설치해보았다.

 

 

 

 

 

 

 

하지만 여전히 코드 오류가 떠서 확인할 수가 없었다.

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코드 다시 수정하기

 

라이브러리를 다시 설치하고 진행해보았다.

 

 

 

 

설치 후에는 커널도 재시작해준다. 그런 다음 조금 전 코드를 실행했다.

 

 

 

 

코드가 실행 중에 실시간으로 영상을 확인할 수 있다. 선생님은 그냥 보여주는 것으로 코드를 알려주셨는데, 난 이것을 저장해서 직접 확인해보고 싶어서 다음의 코드를 작성해보았다.

 

 

 

 

 

 

파일은 여기에 저장되어 있다.

 

 

 

원본 영상

 

이것은 원본 영상이다. 그리고 예측이 진행된 것도 영상으로 만들어보았다.

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모델 예측 수행 결과 영상

 

 

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학습을 마치고

 

이렇게 해서 영상으로 확인해보니 정말 재미있는 실습 시간이 되었다. 난 뭐든 영상으로 확인해보는 과정이 즐겁다. 이제 CNN 수업도 마지막을 향해 달려 가고 있다. 하루치 3시간 분량이 남아있는데 이건 저녁에나 진행할 수 있을 것 같다.

오늘도 특강이 있어서 수업이 끝나면 5시가 넘을 테니까. 그래도 마지막 특강이라 꼭 들어보고 싶다.