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CVAT이나 VGG annotator 에서 COCO 로 label다운fhem 후 트레이닝
22.12.24 13:49 작성
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안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다. 제가 직접 커스텀 이미지를 수집한 후, VGG annotator 을 사용해서 COCO style label 로 만들어진 json 파일을 다운로드 했습니다.
이렇게 준비된 커스텀 데이터를 트레이닝해서 h5 파일을 생성하고 싶은데.. 이 과정에 대한 예제 및 파일은 어디서 찾을 수 있나요.. MM detection 으로 해야하나요?
답변 2
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권 철민
지식공유자
2022. 12. 24. 18:49
안녕하십니까,
이렇게 준비된 커스텀 데이터를 트레이닝해서 h5 파일을 생성하고 싶은데.. 이 과정에 대한 예제 및 파일은 어디서 찾을 수 있나요.. MM detection 으로 해야하나요?
=> 질문을 제가 잘 이해하지 못했습니다만.
원하시는게 pytorch 학습 모델을 keras h5 모델로 변경하기를 원하시는 건지요?
음, 만약 그렇다면 pytorch기반의 mmdetection이나 ultralytic yolo를 사용하시면 안되고,
automl efficientdet이 tensorflow v2 기반인데, 이것도 h5로는 학습 파일을 만들지 않고 ckpt 형태로 만들 겁니다. 이게 h5 형태로 저장이 될 지는 저도 잘 모르겠습니다.
꼭 필요하시다면 efficientdet 강의 영상을 들으신 뒤에 model을 학습하고 model.save('h5 파일명')으로 저장을 시도해 보셨으면 합니다(저도 잘 될지 확실하지는 않습니다)
감사합니다.
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