[5] Yolo mark 사용법

이전글에서 Yolo 설치 방법에 대해 알아봤습니다.

이렇게 설치된 Yolo를 자신의 데이터 세트로 학습 시키기 위해선 라벨링의 과정이 필요합니다.

darknet 디렉토리에서 다음의 명령어를 입력 해줍니다.

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

 

 

그 다음에 Yolo_mark 디렉토리로 이동하여 다음의 명령어를 입력 해줍니다.

$ cmake .
$ make
$ ./linux_mark.sh

만약 위의 명령어를 입력하였는데

permission denied: ./linux_mark.sh 다음의 오류가 발생한다면 아래의 명령어를 입력하여 권한을 부여해 줍니다.

#오류 발생시

$ chmod +x linux_mark.sh

 

정상적으로 실행이 되었을시 다음과같은 비행기 창이 나타나게 됩니다.

마크를 치고 싶을때	왼쪽 마우스를 누른 상태로 드래그
다음 사진으로 넘어가고 싶을때	스페이스바
마킹한 박스 영역을 옮기고 싶을때	오른쪽 마우스를 누른 상태로 드래그
마킹한 박스를 취소하고 싶을때	c

 

 

 

만약 자신이 학습 시키고 싶은 데이터 세트가 있다고 가정을 해보겠습니다.

 

만약 고양이, 강아지를 분류하고 싶은경우라면

$ cd darknet/Yolo_mark/x64/Release/data/
$ ls

 

다음과 같은 결과가 나오게 됩니다.

obj.data 와 같은 경우 다음과 같이 생겼습니다.

위에서의 가정을 개, 고양이 이 두가지 예시를 들었으므로 classes = 2가 됩니다.

만약 3개의 클래스를 분류하고 싶은경우에는 3이 됩니다.

 

obj.names 는 다음과 같이 생겼습니다.

위의 가정에서 개, 고양이 를 분류하므로 dog, cat 으로 지정해 주었습니다.

 

train.txt 는 다음과 같이 생겼습니다.

위의 내용은 기존에 Yolo_mark에 설치되었던 새, 비행기 분류에 사용된 내용들 입니다.

새로 학습을 시작할 땐, 모두 지워주시고 마킹을 시작해주시면 됩니다.

 

그리고 자신이 학습시킬 이미지를 img 폴더에 넣고 

다시 Yolo_mark 디렉토리로 돌아와 ./linux_mark.sh 를 통하여 마킹을 진행해주시면 됩니다.

 

다음 내용은 크롤러를 통해 데이터를 구하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

참고

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

AlexeyAB/Yolo_mark