1. 어제 라벨링한 사진과 정답 텍스트를 준비합니다.

    https://cafe.daum.net/oracleoracle/SpOP/342

    1. 200장의 사진중에 20장은 val 폴더에 넣고 나머지는 train 폴더에 넣습니다.
      • 20장중에 10장은 고라니여야하고 또 10장은 너구리여야합니다.
      • 10장에 정답 텍스트가 같이 있어야합니다.
    2. train 과 val 폴더를 각각 압축하고 train.zip 과 val.zip 압축 파일로 생성합니다.

  2. 코렙에 어제 사용했던 사물 검출 주피터 노트북을 복사를 해서 저장하고 이름을 변경하세요.

  3. yolo8을_이용해서_파인애플과_사과_사물_검출2_잘되는거 최종.ipynb ↓ yolo8을_이용해서_고라니와 너구리_사물_검출2_잘되는거 최종.ipynb

  4. 코랩에서 모델 학습 및 저장

  5. 영상 준비

    1. OBS 프로그램 다운
    2. 사물검출 ai 테스트에 활용할 유튜브 영상 찾기
    3. obs → 장면 + → 소스 + 디스플레이 캡쳐 → 유튜브 시작 → 녹화 시작
      • 시간이 짧으면 검출 시간도 짧음
      • 파일 - 설정 - 출력 - 비디오 저장 확장자 지정 가능

▣ 동영상 속에 사물 검출하기

https://cafe.daum.net/oracleoracle/SpOP/328

다음주 수업전에 만들어놓고 있어야할 결과물 : 최적화 모델

model = YOLO('/content/drive/MyDrive/yolo200/trained_model.pt')

동영상 추출하는데 시간이 걸리니까 하이퍼 파라미터 2개를 잘 조정해서 여러번 테스트 해야합니다.

#Confidence와 IOU 임계값을 설정
confidence_threshold = 0.6  # 원하는 신뢰도 임계값으로 조정
iou_threshold = 0.5         # 원하는 IOU 임계값으로 조정