2022/05/03일 수업 1시간 23분

환경 : Google colab

전체 과정 ipynb 파일

[Object_Detection] 너구리와 고라니학습 코드 설명 주석 .ipynb

• labelImge 로 라벨링된 이미지 폴더 .zip 파일 구글 드라이브에 올려놓기
  • 업로드 시간 걸림
  • 구글 드라이브에 직접 yolo_custom_model_Training3 폴더에 animal.zip 파일 올리기
  • 후에 리눅스 명령어로 unzip 명령어로 압축 풀 예정 -> custom_data 폴더로 압축 풂 ⇒ 링크 6번

1. 코랩의 GPU 체크하기

!nvidia-smi -L

1. Mount Google Drive → 구글 드라이브에 마운트 하기

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

1. unzip picture_data(for train_test) yolo_custom_model_Training3 폴더 만들기

%cd /content/drive/MyDrive
!mkdir yolo_custom_model_Training3

1. yolo_custom_model_Training3 폴더 밑에 어떤 파일있는지 확인하기
   • 라벨링된 이미지 데이터 .zip 파일 있어야함 없으면 옮겨 놓기

!ls '/content/drive/MyDrive/yolo_custom_model_Training3'

1. (1) ‘yolo_custom_model_Training3’로 경로 이동 (2) 라벨링된 이미지 폴더 (.zip 파일) 압축 해제할 폴더 만들기 → 여기서는 ‘custom_data’ 라는 이름으로 생성