찐공돌이의 IT도서관

셸은 컴퓨터와 소통하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 터미널 창을 여는 방법과 첫 번째 명령어인 echo의 사용법을 알아보겠습니다.1. 터미널 열기셸을 사용하려면 먼저 터미널 창을 열어야 합니다. 셸은 다양한 운영 체제에서 사용할 수 있으며, 각각의 운영 체제에서 터미널을 여는 방법이 조금씩 다릅니다.Windows 사용자:Windows에서 가장 널리 사용되는 터미널 프로그램 중 하나는 Git Bash입니다. Git Bash는 Windows 환경에서 Linux와 유사한 셸 환경을 제공하여, Linux와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다. Git Bash를 설치한 후 시작 메뉴에서 찾아 실행하면 됩니다.Mac 사용자:Mac에는 기본적으로 터미널(Terminal)이라는 프로그램이 포함되어 있습니다. Find..

카테고리 없음 2024. 11. 5. 18:03

소개Windows 사용자에게 Unix 스타일 셸 환경은 웹 개발과 서버 관리 작업에서 중요한 도구입니다. 많은 웹 서버가 Linux 기반 시스템에서 운영되므로 Unix와 호환되는 셸 사용이 필요합니다. Unix 스타일 셸의 필요성Windows는 Linux와 다른 운영체제 계열에서 개발되었으므로, Unix 스타일 셸 환경을 직접 제공하지 않습니다. 웹 개발이나 서버 관리를 위해 Unix 호환 셸이 필요한 경우, Windows에 직접 설치해야 합니다. 가장 널리 사용되는 Windows용 Unix 스타일 셸은 Git Bash입니다. Git Bash는 Git 버전 관리 소프트웨어와 함께 제공되며, Linux의 셸과 유사한 명령어 환경을 지원합니다. Git Bash 설치 방법Git Bash를 설치하기 위해서는 G..

리눅스 2024. 11. 5. 17:26

셸이란 무엇인가요?셸은 컴퓨터에서 프로그램을 실행하는 데 사용하는 인터페이스로, 여러분이 명령어를 입력하면 이를 실행하여 결과를 보여줍니다. 이를 통해 파일과 디렉터리를 관리하고, 프로그램을 실행하거나 네트워크에 연결하는 등의 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. TIP: 마치 프로그래밍처럼 특정한 언어로 명령어를 입력하고 결과를 확인하는 방식입니다. 브라우저에서 JavaScript 콘솔을 사용해보셨다면 유사한 개념이라고 볼 수 있습니다. 셸 명령어 실행 방법Mac 및 Linux 사용자Mac과 Linux는 터미널(Terminal) 프로그램을 통해 셸에 접근할 수 있으며, 대부분의 경우 Bash 셸이 기본으로 설정되어 있습니다. 터미널 아이콘을 클릭하면 바로 셸 환경이 실행됩니다. Windows ..

리눅스 2024. 11. 5. 16:44

들어가는 말컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 이미지 어노테이션은 필수적인 과정입니다. 정확한 어노테이션 데이터는 모델의 성능을 좌우하며, 이를 효율적으로 수행하는 도구가 바로 Labelme입니다. 이번 글에서는 Labelme의 특징, 설치 방법, 그리고 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다. Labelme란 무엇인가?Labelme는 오픈 소스 이미지 어노테이션 툴로, 사용자가 이미지 위에 다양한 형태의 라벨을 직접 그려서 데이터셋을 구축할 수 있게 해줍니다. 웹 기반이 아닌 로컬에서 실행되며, Python 환경에서 동작하기 때문에 높은 유연성과 확장성을 제공합니다. Labelme의 주요 특징다양한 어노테이션 형태 지원: 폴리곤, 사각형, 원 등 다양한 도형으로 어노테이션 가능사용자 친화적인 인터페이스: 직관적인..

딥러닝 2024. 11. 1. 21:32

YOLOv8을 이용하여 모델을 학습하다보면 학습 중단 후 다시 재개하여 학습햐여 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 특히 colab을 사용하면 중간에 런타임이 끊기는 경우가 발생하기 때문에 다시 재개할 때 아래와 같은 과정을 거치면 다시 학습을 시작할 수 있습니다. 단계는 아래와 같습니다.1. 모델 로드중단된 시점의 모델 가중치 파일을 로드합니다. 일반적으로 학습 도중에는 체크포인트 파일이 저장되며, 이는 runs/ 디렉토리 내에 위치합니다.from ultralytics import YOLO# 기존에 학습된 모델 로드 (예: 'last.pt' 또는 'best.pt')model = YOLO('runs/detect/train/weights/last.pt') 2. 재학습 설정이전 학습에서 사용한 데이터 설정 파..

딥러닝 2024. 10. 31. 13:36

YOLOv8은 Ultralytics에서 개발한 최신 객체 탐지 모델로, 이전 버전보다 더 빠른 처리 속도와 높은 정확도를 제공하고 있다. 이 가이드는 YOLOv8을 설치하고 데이터셋을 준비하는 법, 모델 학습 및 테스트 방법, 그리고 Python API를 활용하는 방법을 단계별로 설명한다. YOLOv8이란?YOLOv8은 이전 버전인 YOLOv5를 개선한 객체 탐지 모델로, 이미지와 비디오에서 객체를 탐지하는 데 사용된다. 다양한 모델 크기(yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x)를 제공하여 여러 하드웨어 환경에 맞게 최적화할 수 있으며, 자율 주행, 보안, 의료 영상 분석, 산업 자동화 등 여러 분야에 활용되고 있다. YOLOv8 주요 특징다양한 모델 크기 지원: ..

딥러닝 2024. 10. 30. 22:57