이전 포스트에서 변환한 MNIST 데이터셋으로 YOLOv5 모델을 학습시킨다. [DeepSeg] MNIST 데이터셋 YOLO 형식으로 변환 — zerogod 코코딩딩 [DeepSeg] MNIST 데이터셋 YOLO 형식으로 변환숫자 이미지 전처리를 위해 OpenCV로 ROI를 추출하던 중, YOLOv를 이용해 숫자 객체를 탐지한 후 이를 MNIST 모델을 이용해 분류하는 것이 낫겠다고 생각했다. 이 포스트에서는 MNIST 데이터셋을 YOLO용zerogod-ai-dev.tistory.com 1. YOLOv5 설치git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.gitcd yolov5pip install -r requirements.txt프로젝트 디렉터리에서 YOLOv5를 ..

숫자 이미지 전처리를 위해 OpenCV로 ROI를 추출하던 중, YOLOv를 이용해 숫자 객체를 탐지한 후 이를 MNIST 모델을 이용해 분류하는 것이 낫겠다고 생각했다. 이 포스트에서는 MNIST 데이터셋을 YOLO용으로 변환해 학습시키는 과정을 정리하고, 다음 포스트에서 변환된 데이터셋으로 YOLOv5 모델을 학습시키는 과정을 다루도록 한다.1. MNIST 데이터셋 다운로드 import torchvision.datasets as datasets# MNIST 데이터 다운로드 (train + test 세트)datasets.MNIST(root="../mnist_data", train=True, download=True)datasets.MNIST(root="../mnist_data", train=False,..

작은 프로젝트로 MNIST 숫자 데이터셋을 PyTorch로 학습시키고, OpenCV와 카메라 모듈로 전처리한 이미지를 인식하여 해당 숫자를 7-Segment display로 출력하는 실습을 해본다. 프로젝트명은 DeepSeg(Deep learning + Segment display). 사용 부품: 아두이노 우노 R3, SH5461AS FND, 330옴 저항, 점퍼 케이블 우선 SH5461AS FND는 common cathode 형식의 4-digit 7-Segment display로 다음과 같은 핀 정보를 갖는다. D1, D2, D3, D4는 각각 자리수를 선택한다. 나머지 핀은 7-segment 와 소수점(3번)을 표시한다. Numberg f e d c b aHex Code001111113F1000011..