꾸준함의 기록

안드로이드 앱에 모델을 적용하였으나, output이 location, classes, scores, detections로 나오지 않고, 688,000 개의 raw data로 나왔습니다. 이에 이 데이터를 전처리해야 했습니다.   문제 해결 과정1. 먼저 이 raw 데이터가 각각 어떤 것을 의미하는 지 확인하는 과정을 거쳤습니다. 이를 위해 공식 문서와 issue의 답변을 참고하였습니다.  raw data는 8,400개의 grid가 있고 각 grid 마다 class의 예측 confidence_rate를 나타낸 것이었습니다.  하지만 제가 카메라로 탐지한 마약의 개수는 많아야 10개였는데 어떻게 8,400개의 결과가 나타나는지 알 수 없었습니다. 이에 yolo8 관련 자료들을 찾아보고, detection m..

yolo8 모델의 학습을 끝내고, 인턴 프로젝트를 더 디벨롭하고 싶었습니다. 이에 카메라 앱에 적용해 실제로 모델을 실시간으로 탐지하도록 프로젝트를 진행하고자 하였습니다. 하지만 이 과정에서 발생한 문제들이 많았고 이를 정리하는 포스팅입니다.  1. Android Studio에서 사용하기 위해 Tflite 모델로 적용 중 발생한 문제   yolo8 모델의 가중치를 tflite모델로 변환하였으나, 안드로이드 스튜디오에서 인식하지 못하는 문제가 발생하였습니다. 문제 해결 과정1. model 변환에 대한 의문 yolo8 공식문서의 예시 segment 모델 가중치를 converting 해보았으나, 이 또한 android studio에서 인식하지 못하였습니다. 이에 최신 기술이기 때문에 변환을 아직 지원하지 않는..

한진정보통신(주)에서 인턴으로 근무하며 공항 마약류 객체 탐지 모델을 학습하는 프로젝트를 진행했습니다. 데이터를 전처리하고 yolo8로 학습을 시켰으나, 특정 라벨에 대한 정확도가 0%인 문제가 발생하였습니다. 이를 해결하던 과정을 정리하려 합니다.    위의 문제를 해결하기 위해  2가지의 해결 방안이 있었습니다.1. 직접 데이터셋을 추가해 진행하는 방안2. 알약 데이터로 가중치를 만들어 파인튜닝하는 방안   두번째 방안을 선택한 이유첫번째 방안은 인턴 기간의 제약 및 약국과의 미팅 시간 문제가 있었습니다. 약국과 연락을 하고 약속을 잡는 시간,  실제로 약국에 가서 마약류 사진을 찍는 시간, 라벨링을 하는 시간 등 최소한 한달이상이 걸리는 문제였습니다. 인턴 기간은 한달이 남지 않았으므로, 기간 내에..