연구/Yolov83 Yolov8 GPU로 학습시키기 개요 참고한 사이트: https://artiiicy.tistory.com/61 [Pytorch] 특정 GPU 사용하기 / 여러개의 multi GPU parallel 하게 사용하기 Neural network를 train을 하다보면 성능을 비교하기 위해 loss function, optimizer 등이 상이한 여러 가지 model을 돌려볼 일이 수도 없이 많다. 이 때, 한 장의 GPU만 있다면 어쩔 수 없지만 여러장의 GPU가 존 artiiicy.tistory.com 참고한 사이트2: https://docs.ultralytics.com/ko/modes/train/#apple-m1-and-m2-mps-training 코드 1: GPU로 돌리기 코드 2: 멀티 GPU 데이터 병렬 모드 코드 1 import o.. 2024. 3. 19. COCO Annotation Yolo 형식으로 변경하기 개요 COCO Annotation Format을 YOLO에서 사용할 수 있는 Format으로 변경하는 방법에 대해 알아보았다. 수정은 general_json2yolo.py, utils.py 두개의 스크립트만 수정하면 된다. 참고 https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO GitHub - ultralytics/JSON2YOLO: Convert JSON annotations into YOLO format. Convert JSON annotations into YOLO format. Contribute to ultralytics/JSON2YOLO development by creating an account on GitHub. github.com general_json2yolo... 2024. 3. 11. yolov8 공부 1. 이미지 predict from ultralytics import YOLO # Load a pretrained YOLOv8n model model = YOLO('yolov8n.pt') # Define path to the image file source = 'assets/bus.jpg' # Run inference on the source #results = model(source) # list of Results objects model.predict('assets/bus.jpg', save=True) 2024. 3. 11. 이전 1 다음
