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JSP's Deep learning

[CARLA Simulator] Instance Segmentation Sensor 사용법

* Instance Segmentation Sensor은 Carla 0.9.14 버전 이후로 사용가능하다. * Instance Segmentation이란, 기존 Segmentation과 달리 각 객체마다 고유의 RGB 색상을 가지고 있기 때문에 각 객체를 구분할 수 있다. 1. CARLA Instance Segmentation 이미지 2. CARLA Instance Segmentation 사용 CARLA에서는 Instance Segmentation은 제공하지만 생성되는 객체에 대한 RGB 정보는 제공하지 않는다. 따라서 CARLA Unreal의 코드 수정을 통해서 RGB 정보를 얻고 객체를 구분할 수 있다. 1) Instance Segmentation RGB 구성 코드 # 코드 경로 carla/Unrea..
Etc/CARLA Simulator 2023. 3. 21. 22:54
[CARLA Simulator] 커스텀 애니메이션 적용

1. 커스텀 애니메이션 시퀀스 제작 애니메이션 시퀀스를 제작하기 전, 애니메이션을 적용할 스켈레톤의 Idle 애니메이션 시퀀스를 복사하여 사용한다. (애니메이션은 같은 스켈레톤을 가진 블루프린트에 한하여 적용된다.) 커스텀 애니메이션 시퀀스 제작 참고 : YouTube Idle 애니메이션 경로 : Content/Carla/Static/Pedestrian/Animations 커스텀 애니메이션의 저장 경로는 Content 폴더 내에 어디든 상관없다. 2. 애니메이션 블루프린트 수정 Carla에서 Actor에 대한 애니메이션은 애니메이션 블루프린트를 통해서 반영된다. 애니메이션 블루프린트는 Male, Female, Kid 등 여러 카테고리마다 존재하며, 모든 Actor에 대해서 적용하기 위해서는 해당 카테고리..
Etc/CARLA Simulator 2023. 3. 21. 22:42
[Book] 2. 생각이 많은 사회초년생을 위한 책

처음 취업을 하고 사회로 나와보면 생각했던 것과 달리 그렇게 크게 실감이 나지 않는다. 회사의 일도 꾸준히 배운다는 마음으로 열심히 하고 사내의 인간관계에 있어서도 나는 그렇게 어렵게 느껴지지 않았다. 처음 자취를 하게 되었고, 새로운 사람들과 함께 일을 한다. 그렇게 별다른 문제없이 잘 지내고 있고 특별한 변화도 없는데 요즘 부쩍 생각이 많아졌다... 사회로 나와서 모든 것을 내가 관리하고 계획하다보니 세세한 사항들이 눈에 들어오기 시작했다. 가장 먼저는 돈 문제로 시작이 된다. 이 돈으로 한달을 어떻게 꾸려나갈 것인가? 저축은 얼마나 하지? 이렇게 살아서 미래에 내가 원하는 모습으로 살 수 있을까? 여행을 가고 싶은데 가능할까? 등등 많은 생각을 하게 된다. 어릴 때부터 배워왔던 것은 "생각하는 습관..
Life/Book 2023. 3. 7. 21:20
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(5) - 에러 해결

1. 'cv2' import Error AttributeError: partially initialized module 'cv2' has no attribute '_registerMatType' (most likely due to a circular import) cv2 패키지 폴더 삭제 후 다음의 명령어 실행 (패키지 재설치) 2. Matplotlib Error Jupyter notebook의 ipynb 파일에서 plt.show()에도 이미지가 표기되지 않는 Error Matplotlib 패키지 import 전에 %matplotlib inline 코드 추가 3. Permission Error Read-only file error로 mkdir 명령어가 거부되는 경우(Mac OS) Mac을 재부팅한다. 재..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 22:25
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(4) - 사용예시

데이터 생성부터 평가까지 모든 과정 1. 커스텀 데이터 셋 생성 이미지 다운로드 labelImg 실행 cd TensorFlow/addons/labelImg python labelImg.py 이미지 로드 및 annotations annotated 이미지 저장 데이터 셋 분할 cd TensorFlow/scripts/preprocessing python partition_dataset.py –x –i Users/jiseung/Tensorflow/workspace/training_demo/images –r 0.1 label map 생성 TensorFlow Records 생성 2. 모델 학습 모델 다운로드 및 저장(링크 : Download) pipeline 파일 복사 및 저장 pipeline.config 수정 스..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 22:21
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(3) - 모델 빌드

1. Pre-Trained Model 다운로드 다운로드 링크 : Download TensorFlow/workspace/training_demo/pre-trained-models에 압축해제 압축해제시 폴더 구조 2. Training pipeline 파일 생성 Tensorflow/workspace/training_demo/models에 폴더 이름을 지정(사용자정의)하여 생성 생성한 폴더에 pre-trained model의 pipeline.config 파일 저장 폴더 구조 예시 3. pipeline.config 파일 조정 Model이 가지는 classes 수 설정(즉, 모델이 분류할 수 있는 클래스 수) Train batch_size 조정(그래픽 카드 성능에 맞게 조정) Pre-trained model che..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 21:59
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(2) - 커스텀 데이터 셋 생성

1. Detection 데이터 만들기 1) labelImg를 이용한 이미지 라벨링 진행순서 labelImg 실행 TensorFlow/addons/labelImg 경로로 이동 python labelImg.py [이미지 데이터 경로] (본문에서는 TensorFlow/workspace/training_demo/images) 이미지 파일 선택 Ctrl + 마우스 클릭으로 bounding box 지정 Label 입력 or Default label 지정 저장(본문에서는 TensorFlow/workspace/training_demo/images에 저장) -> 최종적으로 Image에 대한 box 및 label 정보가 .xml 형태로 저장 labelImg 예시 실행 결과 및 바운딩 박스 표기 labelImg로 생성된 ...
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 21:46
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(1) - 설치(with Mac OS)

TensorFlow Object Detection API를 사용하기 위해서 아나콘다 환경을 구성한다. 아나콘다 환경이 필수적인 것은 아니지만 TensorFlow의 버전을 관리하기에 용이하므로 아나콘다 환경을 사용한다. 1. Anaconda 환경 설치 다운로드 및 설치 다운로드 링크 : https://www.anaconda.com/products/distribution#macos Anaconda Prompt 실행(Mac에서는 설치 후 Mac 터미널을 실행하면 곧바로 적용된다) 가상환경 생성 (TensorFlow Object Detection API에서는 파이썬 버전 3.7이상을 권장한다) conda create –-name “가상환경명” python=“version” 가상환경 생성 확인 conda env ..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 5. 23:59
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