printf("ho_tari\n");

2024.12.05 3일차에는 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 데이터들을 직접 수집하고 라벨링하고 모델에 학습시켜 예측 결과를 확인해보았다. 먼저 라즈베리 피코안에 설계되어 있는 여러 센서들을 탐지하기 위해 라벨링해야할 데이터를 컨베이어 벨트를 이용하여 촬영하고 저장하여 수집하였다. https://youtube.com/shorts/iStBSuXnV2U import timeimport serialimport requestsimport numpyfrom io import BytesIOfrom pprint import pprintimport osimport cv2ser = serial.Serial("/dev/ttyACM0", 9600)# API endpointapi_url = ""def get_img(): ..

2024.12.04 2일차에는 1일차 때 라벨링 한 샘플 데이터를 YOLOv6-n 모델을 이용하여 학습시킨 뒤 prediction을 해보았다.   샘플 데이터의 화질이 매우 좋지 않아서 그런지 확실히 객체를 정확하게 탐지하지 못하는 것 같다. 파이썬 코드를 작성하여 수집한 이미지 데이터에 학습하여 생성한 YOLOv6 모델을 적용시켜 객체 탐지 박스가 생성된 이미지를 생성하여 저장하도록 하였다. import cv2import requestsfrom requests.auth import HTTPBasicAuthimport osimport globimport jsonimport randomfrom collections import Counter# ------------------------------# 1. ..