[OpenCV] 05. YOLO 을 이용한 Object Detection

https://www.thedatahunt.com/trend-insight/guide-for-yolo-object-detection

YOLO Object Detection, 객체인식 - 개념, 원리, 주목해야 할 이유, Use Case

 

detection , classification, segmentation

어마어마하게 속도면에서 장점을 가짐  !

but .. R-CNN 도 좋아 ! 정확도면에서는 .. 

 

 

what is the coco dataset?

다양한 물체에 대하여 인식할 수 있도록 만든 dataset

 

 

 

 

 

 

* tkinter() :파이썬에서 GUI 를 개발하기위해 사용되는 표준 라이브러리

import tkinter as tk

# Tkinter 창 생성
root = tk.Tk()
root.title("Hello, Tkinter")

# 레이블 생성
label = tk.Label(root, text="Hello, World!")
label.pack()

# 창 실행
root.mainloop()

 

단순한 GUI 를 이용하면 별도의 설치 없이 간단하게 파이썬 기반의 툴을 경험해 볼 수 있다 !

 

 

NMSBoxes() :

#노이즈가 있는 여러개의 박스를 하나로 모아서 나오는 것 ! 

 

 

 

# yolo 모델을 import 하기 위해 필요한 것들 세가지 

1. 이미 학습된 weight

https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

에서 다운로드 받기 

2. yolov3.cfg

3. coco.names

yolo가 작동하는 방식

 

*오류 발생 

코드 수정 ! 

 

인식률 미쳤음 ㄷ ㄷ