728x90 반응형 SMALL 객체 감지2 [Object Detection] YOLOv5 YOLOv5 YOLO는 'You only look once'의 약자로 이미지를 그리드 시스템으로 분할하는 객체 감지 알고리즘이다. 그리드의 각 셀은 자체 내에서 개체를 감지하는 역할을 한다. YOLO는 속도와 정확성으로 인해 가장 유명한 객체 감지 알고리즘 중 하나이다. YOLOv5🚀COCO 데이터 세트에서 사전 훈련된 객체 감지 아키텍처 및 모델이며, 수천 시간의 연구 및 개발을 통해 학습한 교훈과 모범 사례를 통합하여 미래 비전 AI 방법에 대한 Ultralytics 오픈 소스 연구가 있다. YOLOv4 출시 직후 Glenn Jocher는 Pytorch 프레임워크를 사용하여 YOLOv5를 도입했다. 오픈 소스 코드는 GitHub 에서 사용할 수 있다. YOLOv5 설치 구글 코랩에서 진행한다. %cd.. 2022. 9. 4. TensorFlow Lite (2) What are the quantization possibilities? TFLite가 모델 양자화를 위해 제공하는 두 가지 옵션이 있다. (i) 훈련 후 양자화 (post-training quantization) : 단순히 모델이 훈련된 후 매개변수의 양자화를 수반한다. (ii) 양자화 인식 훈련 (quantization-aware training) : 훈련 시간 동안 모델을 양자화하는 것을 수반한다. 초기 훈련 전에 네트워크 수정이 필요하고 (가짜 양자화 노드 사용) 나중에 변환이 아닌 훈련을 통해 8비트 가중치를 학습한다. 현재로서는 CNN 아키텍처의 하위 집합에 대해서만 사용할 수 있다. Post-training quantization 훈련 후 양자화는 네트워크를 수정할 필요가 없으므로 이전에 훈.. 2022. 8. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
