반응형 YOLOv52 OpenCV를 이용하여 video object detection하기(with Yolov5) 저번시간에 Pytorch를 GPU로 활성화 시키는 방법을 알아보았다. 이번시간에는 OpenCV를 이용해서 객체 탐지를 해보자. 추가로 Yolov5를 이용할 것이다. 저번 시간에 사용했던 가상환경 그대로 이어서 진행하자 1. Yolov5 설치하기 https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com 위 주소에 READ.ME.. 2023. 1. 31. Pytorch GPU활용하여 가속하기(with Yolov5, CUDA) Windows에서 CUDA, Pytorch를 설치하여 Opencv를 사용하기 위한 환경을 구축해보자. 1. 버전 관리를 위하여 가상환경인 anaconda를 먼저 설치하자. https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. 그래픽 카드가 CUDA를 지원하는지 확인해보자. - 그래픽 카드 확인하는 법, 윈도우 검색창에 dxdiag 검색 - 그래픽 카드가.. 2023. 1. 31. 이전 1 다음 반응형
