Yolo V8모델 커스텀 데이터 학습시키기
YOLO 모델로 커스텀 객체 인식을 가능하게 하기 위한 데이터셋 구축과 학습 방법 안내. labelImg를 통해 이미지 라벨링 후, 학습을 위한 데이터셋 폴더 구성 및 yaml 파일 설정 과정 설명. 추가로 YOLO 모델 학습에 필요한 파이썬 코드. 실시간 웹캠 객체 인식 코드로 최종 테스트
ML/DL
머신러닝, 딥러닝에 관한 내용입니다.
labelImg를 이용한 YOLO 데이터셋 라벨링 방법
labelImg 설치 방법과 설정 과정을 단계별로 설명합니다. GitHub에서 다운로드하고 클래스 설정부터 PascalVOC를 YOLO 포맷으로 변경하는 방법까지, 라벨링 단축키와 저장 과정 소개.
YOLO 모델이란? 빠르고 효율적인 객체 탐지 알고리즘 이해하기
YOLO(You Only Look Once) 모델은 단 한 번의 네트워크 실행으로 객체를 탐지하는 혁신적인 알고리즘이다. YOLO의 원리, 최신 버전(YOLOv8)의 성능, 그리고 간단한 사용 예제 코드까지 알아보자. 코랩 환경에서 YOLO 모델 테스트하기.
OpenAI Whisper: 빠르고 쉽게 STT(Speech-to-Text) 사용하기
OpenAI Whisper 모델을 활용하여 MP3 파일을 텍스트로 변환하는 방법을 알아보자. 설치부터 사용 예시까지 단계별 가이드. 리눅스와 윈도우 환경에서의 ffmpeg 및 Scoop 설치 방법 포함. Whisper로 더욱 정확한 STT 결과 얻기.
