728x90 컴퓨터비전2 Faster R-CNN과 PyTorch로 시작하는 객체 탐지 객체 탐지는 이미지 내에서 객체의 위치를 찾고, 해당 객체의 범주를 식별하는 기술입니다. 딥러닝의 발전으로 다양한 객체 탐지 알고리즘이 등장했으며, Faster R-CNN은 이 중에서도 뛰어난 정확도와 처리 속도로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 PyTorch를 사용하여 Faster R-CNN 모델을 구현하고, 연구용 데이터셋에 적용하는 방법을 소개하겠습니다. Faster R-CNN의 이해 Faster R-CNN은 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반의 알고리즘으로, 기존 R-CNN과 Fast R-CNN의 발전형입니다. 이 알고리즘의 핵심은 Region Proposal Network(RPN)를 사용하여 객체 후보 영역을 빠르게 추출하고, 이를 바탕으로 객체 분류와 바운딩 박스 회귀를 수행하는 것입니다. 이로써,.. 2024. 2. 23. YOLO를 활용한 PyTorch 객체 탐지 튜토리얼 객체 탐지 분야에서 YOLO(You Only Look Once)는 그 탁월한 성능과 빠른 처리 속도로 매우 인기 있는 알고리즘입니다. YOLO는 이미지 전체를 한 번에 분석하여 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측합니다. 이번 튜토리얼에서는 PyTorch를 활용하여 간단한 YOLO 기반 객체 탐지 시스템을 구현해보겠습니다. 환경 설정 이 튜토리얼을 시작하기 전에, PyTorch와 함께 torchvision 패키지가 설치되어 있어야 합니다. torchvision은 PyTorch와 함께 다양한 데이터셋, 모델 아키텍처 및 이미지 변환 도구를 제공합니다. pip install torch torchvision YOLO 객체 탐지 YOLO 모델을 사용하기 위해서는 먼저 모델을 불러와야 합니다. PyTorch의 to.. 2024. 2. 23. 이전 1 다음 728x90
