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moo-nerim

YOLOv5를 사용하여 모델 학습 중 output의 label 수정이 필요한 경우에 대한 해결법입니다. 우선 YOLOv5를 학습시키고 난 후에, 학습된 모델을 사용하여 이미지 결과를 확인하는 단계입니다. yolov5 폴더에 내장된 detect.py 를 사용하여 이미지를 예측하기 위해 아래와 같은 코드를 작성합니다. !python detect.py --weights "/content/yolov5/runs/train/tree_results/weights/best.pt" --source "/content/test.jpg" 예측할 때는 모델의 경로(–weights) 즉, 학습된 모델의 가중치 파일이 저장된 경로를 입력합니다. 가중치 파일이 저장된 위치는 조금씩 다를 수 있지만, 보통 runs/train 폴더 안..

티스토리를 시작하게 되면서 적용되어 있는 스킨을 꾸미고 싶었는데 미루고 미루다가 드디어 꾸미게 되었습니다. 사실상 어려운(?) 부분은 따로 없습니다..! 구현되어 있는 코드에서 조금만 수정하여 추가하면 됩니다. 먼저, 티스토리 스킨 파일 구조를 살펴보면 다음과 같이 구성되어 있습니다. SKIN ─┬─ index.xml ├─ skin.html ├─ style.css ├─ preview.gif ├─ preview256.jpg ├─ preview560.jpg ├─ preview1600.jpg └─ images ─┬─ script.js ├─ background.jpg ├─ background.jpg └─ background.jpg index.xml 티스토리 스킨의 설정 정보 값을 담고 있는 파일로 스킨 이름, ..