허깅페이스 3 - 객체 탐지 기능 사용해보기 : Yelo 모델

이번 실습은 객체 탐지를 부분이다. 이 부분은 수업 영상이 없어서 혼자서 자료를 찾아보며 공부하는 중이다. 

 

 

 

객체 탐지 기능 가져오기

객체를 탐지하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어서 자료를 한번 찾아보았다.

 

객체 탐지란 무엇인가?

객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오 내에서 다양한 물체(객체)를 찾고, 그 물체가 무엇인지 분류한 뒤, 그 물체가 이미지에서 어디에 위치하고 있는지를 정확하게 예측하는 기술이다. 즉, 이미지에서 특정한 물체가 어디에 있는지 위치를 표시해주고, 그 물체가 무엇인지 알려주는 작업을 의미한다.

 

객체 탐지의 사용 사례

1. 자율주행 자동차
   • 도로 위의 차량, 보행자, 신호등 같은 객체를 탐지하여 안전한 운행을 돕는 기술
2. 보안 및 감시 시스템
   • CCTV 영상에서 침입자를 탐지하거나 이상행동을 감지하는 데 사용됨
3. 의료 영상 분석
   • X-ray나 MRI 같은 의료 영상에서 특정 병변(예: 종양)을 탐지하고 위치를 표시함

이렇게 다양한 기술로 응용되는데 이 중에서 우리는 Yelo 모델을 사용해서 객체 탐지를 해볼 것이다.

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먼저 이 모델을 가져왔다.

 

 

 

 

 

그런 다음 이 코드를 복사해서 붙여넣었다.

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학습을 마치고

이렇게 해서 첫번째 프로젝트를 마무리해본다. 두번째 프로젝트를 모델 파인튜닝에 대해서 배워볼텐데 이 내용도 영상이 거의 끝부분에만 있어서 혼자서 코드를 보면서 해석해야 할 것 같다. 

오늘의 머신러닝 공부는 여기서 마친다.