딥러닝 영상인식 바이블 Online (자율주행, 퍼스트캠퍼스 후기) #04] 퍼스트캠퍼스 서포터즈 – [파이슨 기초부터 시작하는

 이번 시간에는 자율주행, 파이썬 딥러닝 프로젝트에 대해서 알아보겠습니다.

우리는 카메라를 이용해서 프로젝트를 진행하지만 실제 자율주행차는 카메라만 이용해서 하는 경우가 거의 없어요.하지만 카메라를 통해 딥러닝을 진행하는 것은 매우 중요한 일이죠.

앞으로는 카메라의 중요성이 더 중요해진대요

자동 운전 프로젝트를 한다고 자동 운전의 분만 생각할 수도 있지만.이번 프로젝트에서 여러가지 기법을 익혔고, 이 기법을 사용해서 여러 영역에서도 사용할 수 있다고 합니다.

도로표지판 인식 프로젝트에서는 욜로를 사용한다고 하네요그리고 다음 번 자율주행, 파이썬 딥러닝 프로젝트는 도로 차량 추적 프로젝트입니다.

마운틴 드라이브를 통해서 파일을 가져옵니다

cuda라는 것은 그래픽 처리 장치로 실시하는 알고리즘을 c프로그래밍 언어를 비롯한 산업 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술

cuda가 있어서 gpu의 활용도가 매우 높아졌다고 합니다.

학습을 실제 코랩에서 할 때는 하드웨어 가속기를 GPU로 바꾸고 해야 합니다.

자율주행, 파이썬 딥러닝 중 첫 번째 표식을 인식하기 위해 traffic 데이터를 가져오는 부분입니다.

backup 폴더를 임의로 작성해야 합니다. 그렇지 않으면 에러가 나요.

txt 파일로 만들어서 YOLO에서 원하는 포맷으로 만드는 과정입니다약 3만 9천개의 txt 파일이 만들어졌습니다.

여기에서 저희가 20% 정도만 데이터로 사용할 수 있도록 설정했으니까 실제로는 약 7800개 정도만 테스트에서 사용됩니다.

학습을 위해서 darknet 53을 가져와야 합니다

학습을 하는 데에는 상당한 시간이 걸리기 때문에 gpu가 있는 Buden은 개인 로컬에서 실행하는 것이 좋습니다.

학습하는모든과정을강의를보면서강사가타자를치는것처럼저도타자를치기때문에확실히이해도가높을겁니다.

여기까지 네 번째 자율주행, 파이썬 딥러닝 강의 후기를 마쳤습니다. 감사합니다

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