YOLO-NAS와 웹캠으로 실시간 수화 언어 감지 | 세밀한 튜토리얼

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YOLO-NAS와 웹캠으로 실시간 수화 언어 감지 | 세밀한 튜토리얼

테이블 내용

  1. 서론
  2. 수화 알파벳 감지 및 인식 방법
  3. YOLOnas 모델 변형
  4. 로보플로우 데이터셋 활용
  5. 모델 훈련 및 시험
  6. 웹캠 테스트
  7. Onyx 형식으로 모델 내보내기
  8. 데모 비디오 테스트
  9. 모델 성능 평가
  10. 결론

테이블 내용 작성 후, 아래와 같이 제목을 사용하여 기사 내용 작성.

수화 알파벳 감지 및 인식 방법

인트로 문장

H2: 로보플로우 데이터셋 활용 H3: 데이터셋 소개 H3: 데이터셋 수와 균형 확인

H2: YOLOnas 모델 변형 H3: 모델 선택 H3: 훈련 파라미터 설정

H2: 모델 훈련 및 시험 H3: 필수 파라미터 설정 H3: 훈련 결과 분석 H3: 테스트 결과 분석

H2: 웹캠 테스트 H3: 필수 라이브러리 설치 H3: 모델 로딩 및 테스트 H3: 다양한 수화 알파벳 인식 결과

H2: Onyx 형식으로 모델 내보내기

H2: 데모 비디오 테스트 H3: 데모 비디오 다운로드 H3: 모델 결과 해석

H2: 모델 성능 평가 H3: 테스트 데이터셋 평가 결과 분석 H3: 랜덤 이미지 및 비디오 테스트 결과 분석

H2: 결론

수화 알파벳 감지 및 인식 방법

인트로 문장

수화 알파벳을 감지하고 인식하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이번 튜토리얼에서는 YOLOnas 모델을 사용하여 로보플로우의 수화 알파벳 데이터셋을 세밀하게 튜닝한 후 무작위 이미지와 비디오에서 모델을 테스트하고, 실시간 웹캠 피드에서도 모델을 테스트해 볼 것입니다. 또한 훈련된 모델을 Onyx 형식으로 내보낼 수 있습니다. 이제 시작해보겠습니다.

로보플로우 데이터셋 활용

데이터셋 소개

로보플로우의 수화 알파벳 데이터셋에 대해 알아보겠습니다. 해당 데이터셋은 각 ASL(미국 수화 언어) 글자에 대한 객체 감지 데이터셋입니다. 이 데이터셋을 사용하여 YOLOnas 모델을 훈련시키고, 모델이 수화 알파벳을 읽을 수 있도록 할 것입니다. 그렇다면 어떤 결과를 기대할 수 있을까요? 이 모델은 수화 알파벳을 읽을 수 있어야 합니다. 다음은 예상되는 모델의 출력입니다. (예시 이미지 첨부)

데이터셋 수와 균형 확인

훈련 데이터셋에는 총 720개의 이미지가 있습니다. 그 중 504개는 훈련을 위한 이미지이고, 144개는 검증을 위한 이미지, 그리고 72개는 테스트를 위한 이미지입니다. 일반적으로 컴퓨터 비전에서는 훈련에 70%, 검증에 20%의 이미지를 사용하며, 나머지 10%를 테스트에 사용하는 것이 일반적입니다. 이 데이터셋은 이 원칙을 따르고 있습니다. 이미지 외에도 데이터셋에는 각 이미지의 라벨도 포함되어 있습니다. 데이터셋에서 클래스는 A부터 Z까지의 26개 알파벳으로 구성되어 있습니다. 이러한 클래스와 이미지의 수를 바탕으로 데이터셋이 균형 잡혀 있다는 것을 확인할 수 있습니다. (수치 등 추가)

YOLOnas 모델 변형

모델 선택 YOLOnas 모델 중에서 어떤 모델을 선택할 것인지 알아보겠습니다. YOLOnas에는 YOLOnas-S, YOLOnas-M, 그리고 YOLOnas-L 세 가지 모델이 있습니다. YOLOnas-S는 가장 작고 가장 빠른 모델입니다. YOLOnas-S는 다른 YOLOnas 모델에 비해 정확도가 낮지만, 적절한 선택입니다. YOLOnas-L은 가장 정확한 모델이지만, 계산 비용이 많이 듭니다. 이번 튜토리얼에서는 YOLOnas-S 모델을 사용하겠습니다. (모델 세부 사항 추가)

훈련 파라미터 설정 훈련 파라미터를 설정해 보겠습니다. 훈련 파라미터 중 필수적인 파라미터는 두 가지입니다. 첫 번째는 최대 에폭 수입니다. 최대 에폭 수는 모델을 사용자 정의 데이터셋으로 훈련할 때 사용할 에폭 수를 정의합니다. 두 번째는 손실 함수입니다. 손실 함수는 Epp Euros나 다른 유로 손실 함수 중 하나를 선택할 수 있으며, 옵티마이저는 Adam이나 RMS prop을 사용할 수 있습니다. 훈련 과정에서 추적할 메트릭스(예: 평균 정확도)도 정의할 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 이 중 필수적인 파라미터를 설정하고, 다른 파라미터들은 기본 값으로 설정하겠습니다. (훈련 파라미터 설정 코드 추가)

모델 훈련 및 시험

필수 파라미터 설정 모델 훈련에 필요한 몇 가지 필수 파라미터를 설정해 보겠습니다. 이러한 파라미터 중에는 최대 반복 횟수와 옵티마이저, 손실 함수 등이 있습니다. 그리고 훈련 도중에 로깅할 메트릭스도 설정할 수 있습니다. 이러한 필수 파라미터 외에도 다른 파라미터들을 추가적으로 설정할 수도 있습니다. (파라미터 설정 코드 추가)

훈련 결과 분석 모델 훈련의 결과를 분석해 보겠습니다. 훈련 손실과 검증 결과, 그리고 각 에폭의 평균 정확도 등을 확인할 수 있습니다. 훈련 과정 중에 손실도가 계속해서 감소하는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 검증 결과와 다양한 손실 값들도 함께 확인할 수 있습니다. (훈련 결과 분석 내용 추가)

테스트 결과 분석 훈련된 모델을 테스트 데이터셋 이미지에 적용해 보겠습니다. 테스트 결과를 통해 모델의 평균 정확도, 재현율, 정밀도 등을 확인할 수 있습니다. (테스트 결과 분석 내용 추가)

웹캠 테스트

필수 라이브러리 설치 웹캠 테스트를 위해 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 가장 중요한 라이브러리는 OpenCV와 SuperGradients입니다. 이 라이브러리들은 웹캠 피드를 읽고 모델을 로드하는 데 사용됩니다. (파이썬 설치 코드 추가)

모델 로딩 및 테스트 웹캠 피드를 읽고 모델을 로딩하여 수화 알파벳을 감지하는 코드를 작성해 보겠습니다. 웹캠을 통해 손 모양을 인식하고, 모델이 알맞은 수화 알파벳을 출력하는지 확인할 수 있습니다. (웹캠 테스트 코드 추가)

다양한 수화 알파벳 인식 결과 웹캠 피드에서 수화 알파벳을 인식하는 결과를 확인해 보겠습니다. 손 모양에 따라 모델이 올바른 알파벳을 인식하는지 확인할 수 있습니다. 결과는 출력창에 출력되며, 올바르게 인식한 알파벳과 예측 확률이 함께 표시됩니다. (인식 결과 내용 추가)

Onyx 형식으로 모델 내보내기

모델을 Onyx 형식으로 내보냅니다. Onyx 형식으로 모델을 내보내면 Android 기기 등 다른 플랫폼에서 모델을 사용할 수 있습니다. (모델 내보내기 코드 추가)

데모 비디오 테스트

데모 비디오를 사용하여 훈련된 모델을 테스트해 보겠습니다. 먼저 데모 비디오를 다운로드하고, 모델이 올바르게 알파벳을 인식하는지 확인할 것입니다. (데모 비디오 테스트 내용 추가)

모델 성능 평가

테스트 데이터셋 평가 결과 분석 모델을 테스트 데이터셋에 적용한 결과를 평가해 보겠습니다. 평균 정확도, F1 스코어, 재현율, 정밀도 등을 분석하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. (평가 결과 분석 내용 추가)

랜덤 이미지 및 비디오 테스트 결과 분석 모델을 랜덤 이미지와 비디오에서 테스트한 결과를 분석해 보겠습니다. 모델이 수화 알파벳을 올바르게 인식하는지 확인하고, 결과를 해석할 수 있습니다. (결과 분석 내용 추가)

결론

결론 문장

FAQ:

Q: 로보플로우 데이터셋에 다른 언어로 된 수화 알파벳도 포함되어 있나요? A: 로보플로우 데이터셋은 주로 미국 수화 언어를 기반으로 하지만, 다른 언어로 된 수화 알파벳도 포함될 수 있습니다.

Q: YOLOnas 모델을 사용하여 다른 목적에 적용할 수 있을까요? A: YOLOnas 모델은 객체 감지 작업에 주로 사용되지만, 다른 목적에도 적용할 수 있습니다. 직접적인 응용은 사용자의 창의성과 목적에 따라 달라질 수 있습니다.

자세한 내용 및 추가 자료는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:

  • 로보플로우 데이터셋: [링크]
  • YOLOnas 모델: [링크]
  • Onyx 형식 변환: [링크]

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