딥러닝 공부방

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 PyTorch에서 제공하는 VOC Segmentation dataset을 사용해보도록 하겠습니다. 우선 transformation을 정의하기 위한 albumentations 모듈을 설치합니다. !pip install -U albumentations 필요한 라이브러리를 import 합니다. from torchvision.datasets import VOCSegmentation from torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_image from PIL import Image import torch import numpy as np from skimage.segmentation import mark_boundari..

voc dataset을 pytorch에서 제공하는 사실을 알고 계셨나요?! 저는 최근에 알게 되었는데요..ㅎㅎ 알기 전까지 많은 삽질을 했습니다..! pytorch에서 제공하는 voc dataset을 활용하는 방법에 대해 정리한 게시글이 없어서 한번 정리해보도록 하겠습니다! object detection을 공부하시는 분들에게 많은 도움이 됬으면 합니다. dataset을 불러오고, transforms를 적용한 뒤에 dataloader를 생성해보도록 하겠습니다. 필요한 라이브러리를 import 합니다. from torchvision.datasets import VOCDetection from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from torchvision.transform..

COCO dataset은 용량이 너무 크기 때문에 구글 코랩에서 YOLOv3을 학습시키는데에 무리가 있습니다. 여러번 시도했지만.. 실패했네요ㅎㅎ 그래서 저용량의 VOC2007 dataset을 가져왔습니다! VOC2007 dataset을 다운로드 받고, 커스텀 데이터셋을 생성하여 바운딩박스 출력값이 (class, cx, cy, w, h)되도록 만들겠습니다. 구글 코랩을 마운트 합니다. from google.colab import drive drive.mount('yolov3') dataset을 다운로드 받고 압축을 풀어줍니다. 다운로드 받을 디렉토리 경로를 잘 설정해줘야 합니다. !mkdir train !mkdir test !wget http://pjreddie.com/media/files/VOCtrai..