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low level code에 관해 질문드립니다.
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안녕하세요. 선생님
현재 대학원 진학을 앞둔 학생입니다.
선생님 강의를 통해 다향한 Object detection에 내용을 배울 수 있어 감사드립니다.
다만, 저의 학습 목표가 기존 모델의 구조를 변형 혹은 추가를 하려고 하다 보니 제한점이 생겨 질문드립니다.
강의 실습에 API를 사용하셨는데 혹시 API가 아닌 low level의 code를 참고할 수 있는 site가 있을까요?
API의 경우 기존 code에 접근하기가 오히려 어렵게 느껴져서요...
좋은 강의 정말 감사합니다.
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안녕하십니까
대학원에 진학하신다니 축하드립니다.
low level을 원하셨으니 제 생각엔 Yolo v3 implementation 을 도전해 보시는것은 어떠실지요?
강의의 YOLO V3 API는 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 에 있는 Package를 가져온 것입니다. 그런데 해당 소스코드가 그렇게 분석하기에 녹녹하지는 않습니다.
오히려 API 구현에 도전해 보신다면 https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2 를 보시는게 더 좋을 수도 있습니다. Tensorflow 2로 소스가 되어 있고, qqwweee 보다는 좀 더 소스코드 보기가 편합니다(그렇다고 쉽다는 얘기는 아닙니다 ^^;;)
YOLO가 조금 어렵거나 아님 소스코드가 그렇게 친절하다고 생각되지 않으신다면 아래 github을 추천드립니다.
https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras
Yolo가 아니라 SSD이지만, 소스코드 주석이 매우 잘 달려있습니다. 다만 소스가 좀 깁니다.
도움이 되셨으면 합니다.
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