UmileVX는 On Device AI Vision을 이한 Open Platform을 지향한다. 테크노니아는 AI나 ML 자체를 연구하지는 않는다. 잘 개발된 ML model을 채택하여 디바이스에 적용하고 응용에서 활용할 수 있도록 하는데 개발 역량의 중점을 두고자 한다.
이곳에 우리의 작업과 관련있는 글들을 모아둡니다. 우리는 Object Detection 모델 자체를 개발하거나 개량하는 연구를 하지는 않습니다. 또, 특정한 모델에 고정되지 않을 계획입니다. 현재는 여러 모델들을 비교 검토해서 YOLO 모델을 기본 모델로 개발하고 있습니다.
A Review of Object Detection Models
TRAIN A CUSTOM YOLOv4 OBJECT DETECTOR (Using Google Colab)
Google Colab에서 YOLO v4 와 Darknet을 써서 마스크 detection을 학습시키기. 단계별로 실제 명령어와 파일로 보여주는 실습 설명서. with_mask 와 without_mask 두개의 클래스를 사용하여 얼굴 이미지를 라벨링하고 학습함.
Scaled YOLO v4 is the best neural network for object detection on MS COCO dataset
Nvidia Jetson Nano: Custom Object Detection from scratch using Tensorflow and OpenCV
Why is Object Detection so Messy?
How to Train a TensorFlow 2 Object Detection Model
Learn how to train custom object detection models using the TensorFlow 2 Object Detection API toolkit.
How YOLOv5 solved an ambiguity encountered by YOLOv3
Construction feat. TF2 Object Detection API
BMW, 이미지와 동영상에서 코드없이... 개인 및 특정 객체 정보 보호하는 'AI 익명화 솔루션' 오픈 소스로 공개