기계는 거짓말하지 않는다

Darknet make 시 darknet 실행 파일만 생성될 경우 Makefile 수정이 필요하다. 위와 같이 작성되어 있으므로 LIBSO=1 이 되어야 한다.

Labelme JSON data의 label 명이 잘못되었을 때 변경하고 싶은 경우 하위 디렉터리가 존재하거나 존재하지 않는다면 수정이 필요하다. import os import glob import datetime import time import json # 경로 변경 dir_root_path = "G:/data" # 수정된 데이터 저장 경로 dest_dir_path = "G:/data_label_modify" # 하위 디렉터리 sub_dir_name_list = ["dir_001", "dir_006"] # perosn -> person, carr -> car CHANGE_LABEL_TABLE = { "perosn" : "person", "carr" : "car" } read_count = 0 star..

Labelme JSON 데이터에 포함 된 label 이름 별 object 개수를 확인할 경우 하위 디렉터리가 존재하지 않는다면 수정이 필요하다. 하위 디렉터리가 존재할 경우 디렉터리 별로 결과를 출력하고 모두 확인이 완료되면 전체 결과를 출력한다. import os import glob import datetime import time import copy import json # 경로 변경 dir_root_path = "G:/data" # 하위 디렉터리가 존재할 경우 sub_dir_name_list = glob.glob(os.path.join(dir_root_path, "*")) total_name_dict = {} class_name_dict = {} read_count = 0 start_time =..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일의 class 별 object 개수를 확인하는 경우 import os import glob import datetime import time import copy # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] name_dict = {} read_count = 0 start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: label_path_list = glob.glob(os..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일의 특정 classid를 제외해야 하는 경우 import os import glob import datetime import time # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] # 제외할 classid skip_classid_list = ["2", "5", "9"] start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: label_path_list = glob.glo..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일 classid를 변경해야 하는 경우 import os import glob import datetime import time # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] # 1 -> 0, 2 -> 1, 3 -> 2 CHANGE_ID_TABLE = { "1" : "0", "2" : "1", "3" : "2" } start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: l..

YOLO txt 형식 label 데이터를 라벨링 툴인 Labelme에서 읽을 수 있는 JSON 형식으로 바꿔 준다. 이미지와 txt 라벨이 같은 디렉터리에 있을 경우 그대로 사용 가능하다. 다른 디렉터리일 경우 코드 수정이 필요하다. import os import glob import json import time import datetime import shutil import cv2 def calculate_points(image_width: int, image_height: int, x_center_scaling: float, y_center_scaling:float, w_scaling:float, h_scaling:float): w = w_scaling * image_width h = h_scal..

https://github.com/theAIGuysCode/yolov3_deepsort GitHub - theAIGuysCode/yolov3_deepsort: Object tracking implemented with YOLOv3, Deep Sort and Tensorflow. Object tracking implemented with YOLOv3, Deep Sort and Tensorflow. - GitHub - theAIGuysCode/yolov3_deepsort: Object tracking implemented with YOLOv3, Deep Sort and Tensorflow. github.com YOLOv3 deepSORT 실행 시 다음과 같은 오류가 발생할 수 있다. KeyError: "Th..