딥러닝 객체 감지 프로그램 개발#2

C# 기반 배포 가능(feat. YOLO v5)

#HBsmith 조민수 AI/ML Enginner의 객체 감지 프로그램 개발 시리즈

'C# 기반 배포 가능한 딥러닝 객체 감지 프로그램 개발(feat. YOLO v5) #2'을 소개합니다.

1. Intro

C# 기반 배포 가능한 딥러닝 객체 감지 프로그램을 제작하기 위해 이전 글에서 인식하고자 하는 객체 라벨링 방법 및 YOLOv5 모델 학습, 추론 코드 등에 대해 알아보았다. 

추론 코드는 크게

1) 이미지를 LetterBox 로 변환 후 모델의 입력값으로 사용
2) 추론 결과 필터링
3) NMS(Non Maximum Suppression)
4) 결과 리 스케일링

으로 동작하는 것을 확인하였다. 이번 글에서는 해당 방식을 C#에서 동작시키기 위한 모델 변환 (*.pt -> *.onnx), 모델 로드 및 C#에서 추론 코드를 구현한 코드에 대한 내용을 공유하고자 한다.

출처 : C# 기반 배포 가능한 딥러닝 객체 감지 프로그램 개발(feat. YOLO v5) #2

https://medium.com/hbsmith/c-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EB%B0%B0%ED%8F%AC-%EA%B0%80%EB%8A%A5%ED%95%9C-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B0%9D%EC%B2%B4-%EA%B0%90%EC%A7%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%A8-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-feat-yolo-v5-2-3310b8d81a82

C# 기반 배포 가능한 딥러닝 객체 감지 프로그램 개발(feat. YOLO v5) #2

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