YOLO_001 해양쓰레기 탐지 편

Thanx to NIA(한국지능정보사회진흥원)

YOLO 시리즈는 다양한 모델을 사용하며, 이미지 데이터 학습 및 추론 관련 삽질 기록이다. 실시간 이미지 분류 분야에서 시장을 평정했다고 보이는 YOLO 모델은 필수로 알아야 하기에 챕터의 제목으로 뽑았다. 우선, 학습 데이터는 NIA(한국지능정보사회진흥원)의 데이터를 이용했기에 서두에 밝혀둔다. 앞으로 소제목에 Thanx to NIA가 있으면 학습 데이터는 한국지능정보사회진흥원 데이터라는 것으로 아시면 되겠다.

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딥러닝 모델은 나왔다가 금세 사라지는데, 사실 하나의 이름에 속하기 싫어서 이전 소스는 다 참고하고 마치 새로운 것을 개발한 것처럼 나가는 것은 이 바닥의 추한 진실이다. 그리고 처음부터 밝히지 않고 충분히 성공해서 밝혀도 딱히 ancestor가 영향을 주지 않는 경우 밝힌다. 나는 linux도 그중 하나로 보고 있기 때문에 진실과 별개로 완전히 나쁘다거나 잘못되었다고 생각하지도 않는다. 인류에 도움 되는 방향이라면 마케팅의 한 영역으로 봐주겠다. 그럼에도 YOLO는 버전업을 계속하며, 지난 수년간 지켜봤는데 향 후에도 없어지지 않을 모델과 생태계에 대한 이름이라 YOLO 버전을 시작한다.

YOLO 관련해서는 챗봇에게 물어보면서 배우는 것이 가장 좋기 때문에 실무프로그래밍 중급 편에서는 그 이름에 걸맞게 실제로 해 보고 삽질에 대한 기록과 통찰, 정리본을 공유하여 다른 사람을 시간을 아끼는 데에 도움을 주어야 한다는 목표가 있다.

해양 쓰레기 탐지 편 정리는 다음과 같다.

� YOLOv8으로 해양 쓰레기 객체 탐지 - naver.HOW data lake by AI

YOLOv8 m 기반 학습으로 산출된 모델을 적용한 원본영상, 탐지영상은 다음과 같다.