728x90 반응형 객체탐지2 [ONNX] ONNX로 pytorch 딥러닝 모델 변환/추출/실행하기 (Yolov5) 다른 개발자 분과 이야기하다가 ONNX에 대해 접하게 되었습니다. 사실 ONNX를 코드에서 봤을 때는 뭐 새로운 게 딥러닝 라이브러리인가? 싶었는데, 생각보다 활용성이 많은 것 같아, 이번에 한번 간단하게 테스트를 해보고자 합니다. 간단하게 ONNX의 개념을 살펴보고, ONNX변환 코드를 소개하겠습니다. ONNX 란? ONNX는 다른 환경에서 제작한 딥러닝 모델을 호환해서 사용할 수 도록 해주는 교차 플랫폼 모델 가속기입니다. ONNX는 pytorch, tensorflow/keras, tflit, scikit-learn 및 기타 프레임워크 모델과 함께 사용할 수 있습니다. Pytorch에서 작성한 모델을 ONNX로 변환하는 방법 1. onnx 파일 추출 2. onnxruntime 이용하여 실행 onnx .. 2022. 12. 15. [객체탐지] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 이미지에서 객체 탐지하기(파이썬, pytorch, YOLO v5) 성능이 정말 좋아서.. 이게 안쓸 수가 없잖아? 요즘에는 코드 한줄로 딥러닝을 불러올 수 있는 모델들이 많이 소개되고 있습니다. 오늘은 유명한 객체탐지 모델을 사용해보고자 합니다. 환경 설정없이 코드를 테스트해보고 싶다면, 아래 파이토치 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/ 불러오는 중입니다... 코드를 좀 살펴볼까요? YoloV5 를 이용하여 이미지 내의 사람을 탐지하는 코드입니다. 전체 코드는 20줄이며, 실제로 딥러닝을 실행하는 코드는 아래의 단 3줄입니다. 실행방법은 2단계 입니다. 1. frame = cv2.imread('공원.png') : 이 부분의 이미지를 자신이 원하는 이미지로 변경합니다. 2. 실행, 끝! 자세한 코드.. 2022. 12. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형
