YOLO6 docker gpu 를 활용한 darknet yolov4 설치 및 구동 (CentOS7) [1] docker hub에서 cuda11.2, cudnn8, centos7환경의 이미지를 받아온다. (=누군가 CentOS7 을 내 컴에 깔고, CUDA11.2와 cuDNN 8 버젼을 깔아준 셈) sudo systemctl start docker docker pull nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-centos7 [2] docker run, 설치가 완료된 컴퓨터를 켜준다. --name : 이름(원하는걸로 설정) -e : 추후 opencv로 imshow 할 경우 디스플레이 화면에 팝업으로 보여야 하기 때문에 설정해줌(그대로 복붙) -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --privileged : docker와 내 컴이 서로 display볼륨을 공유하기위해서 설.. 2022. 3. 7. 젯슨나노(Jetson nano) yolov4 빌드 및 데모 실행 Jetpack4.4, CUDA-10.2 1. 설치(튜토리얼 잘 되어있으니 아무거나 참고한다.) 젯슨 이미지를 sd카드에 구워서 켜면 된다. 나는 jetpack 4.4를 받았다. 이제 yolo를 빌드할껀데, 우선 쿠다를 환경설정에 추가해줘야 빌드가 가능하다. jetpack의 좋은점은 cuda, cudnn, opencv, python3 가 이미 설치되어있다는 점이다. 그럼 바로 darknet을 빌드하면 된다는 얘기다. 1.1. CUDA 환경설정 등록 하지만, cuda의 환경설정이 안되어있어서 이부분은 우리가 해줘야 된다. sudo apt-get update 터미널을 열고(ctrl+alt+T) cd /usr/local 을 쳐서 ls 해서 보면 cuda-10.0인지 cuda-10.2인지 나올꺼다. 그거 보고 아래에 10.0 부분을 본인꺼에 맞게 변경.. 2022. 2. 15. bash shell script로 무정지 Yolov4 만들기-exception error 대처법 yolo기반 시스템에서 네트워크 장애 혹은 디바이스 에러(GPU, Camera)가 발생한 경우를 대비하는 것이 중요하다. Exception에 대한 에러 처리는 다음과 같이 간단하게 진행된다. 타겟 PID모니터링(1sec) - 에러발생 - RestAPI전송(알림) - 재실행 처음에는 에러 발생하는 코드 부분에 if False == Do something 방식으로 exception을 다루려고 했으나 그러기에는 어느부분에서 에러가 튀어나올지 모르기 때문에 그냥 커멘드 창에서 yolo가 죽어버리면 다시 실행해주는 시스템을 만들기로 했다. 우선 yolov4 기준으로 설명하겠다. 아래 폴더디렉토리를 기준으로 1) 아래 링크에서 autorun 폴더를 받고 yolov4 루트 디렉토리에 위치시킨다. https://www.. 2021. 11. 15. YOLOR custom tutorial (YOLOR 커스텀 데이터셋 학습) - 2편(Train) 설치(Installation) # 원하는 디렉토리로 이동해서 YOLOR git clone! git clone https://github.com/roboflow-ai/yolor cd yolor git reset --hard eb3ef0b7472413d6740f5cde39beb1a2f5b8b5d1 # Requirement 설치 pip install -r requirements.txt ※ Requirement 설치 시 ERROR: torch has an invalid wheel, .dist-info directory not found 오류가 발생한다면, PyTorch 홈페이지에 가서 버젼에 맞게 다운받는다. conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 torchaudi.. 2021. 7. 20. YOLOR custom tutorial (YOLOR 커스텀 데이터셋 학습) - 1편(데이터셋 제작) roboflow활용해서 데이터셋 구축하고, 추후 커스텀 annotation tool을 활용해서 학습하는 방법을 알아보겠다. 왜냐면, roboflow는 1000장까지밖에 무료로 데이터셋을 제공하기 때문. 기존에 yolo 시리즈 데이터셋을 제작하는 annotation툴이 있다면 그대로 사용해도 무관하다. 목차 1. 데이터셋 만들기 2. 기본환경설치 3. 트레이닝 4. 테스트 1. 데이터셋 만들기(https://roboflow.ai/) ROBOFLOW 접속 - 회원가입 - create project - Project Name(프로젝트이름), Type(오브젝트디텍션), Annotation Group(클래스이름 입력) 라벨링 할 이미지를 드래그앤드랍으로 가져온다음 Finish Uploading 버튼 클릭.(이미지.. 2021. 7. 20. 이전 1 2 다음
