그래픽카드가 크게 발전하면서 인공지능은 탄탄대로를 걷고 있다. 심지어 NVIDIA에서 Xavier계열의 보드를 사용할 때, TensorRT 모델을 지원해주기 때문에 임베디드에도 인공지능 모델을 쉽게 최적화하여 넣을 수 있다. 이번 글에서는 다크넷 기반의 Yolo모델들을 TensorRT로 변환하는 법에 대해서 공부해보고자 한다. **참고로 필자는 NVIDIA AGX Xavier 환경에서 실행하였다. 사실 말이 거창하지 이미 Converting Tool은 능력자님들께서 github에 올려놓으셨다. 이 글은 다음 github를 참고하면서 만들었다. github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos jkjung-avt/tensorrt_demos TensorRT YOLOv4, YOLOv3, SSD..

인공지능을 공부하면서 수학은 옵션이 아닌 필수가 되었다. 선형대수에 관한 지식이 없던 나로써는 기초를 먼저 배우고 싶었고, 수악중독이라는 유튜버 채널이 안성맞춤이었다. www.youtube.com/user/minipole 수악중독 수악중독과 함께하는 고등학교 수학 개념 공부 www.youtube.com 이 글은 수악중독 선생님의 유튜브를 보고 공부하면서 요약한 글이다. 더 자세한 내용과, 동영상을 보면서 공부하고 싶다면 수악중독님의 유튜브를 참고하자! 1. 선형대수란, 선형대수학이란, Vector와 한 Vector Space에서 다른 Vector Space로의 변환을 다루는 수학이다. 여기서 Vector란, 연속 또는 이산 숫자의 배열이며, Vector Space는 Vector로 구성된 공간을 말한다. ..

darknet을 실행하는 중에 다음과 같은 오류 문구가 나왔다. ./darknet: error while loading shared libraries:libavcodec.so.57:cannot open shared object file: No such file or directory 2개월 전까지만 해도 잘썼는데 갑자기 안되니 당혹스럽다.... 오류문구가 나오면 바로 복사해서 구글에 때려넣는(?)것은 필수.. libavcodec.so 라이브러리가 들어있는 폴더를 LD_LIBRARY_PATH에다 환경설정을 해주어야한다는 말이 있어 시도! aistudy@aistudy-pc:~$ whereis libavcodec.so.57 오잉?? libavcodec.so: 를 포함하는 폴더를 찾지 못한다....뭐지? 설마...

오늘은 갑자기 Darknet을 사용하려 했는데 opencv관련 에러가 나와서 OpenCV를 재설치하려고 한다. Ubuntu환경에서 OpenCV를 어떻게 설치하는지 자세히 알아보자. 1. OpenCV 설치 여부 먼저 이미 사전에 설치된 OpenCV가 있는지 확인해야한다. 없다면 다음 과정으로 넘어가도 좋지만 있다면 삭제하고 설치를 진행해야 한다. 다음 명령어를 입력해보자! aistudy@aistudy-pc:~$ pkg-config --modversion opencv **OpenCV4부터는 다음 명령어로 확인할 수 있다. aistudy@aistudy-pc:~$ pkg-config --modversion opencv4 만약 나처럼 opencv가 설치되어있지 않은 상태라면 aistudy@aistudy-pc:~$..

윈도우에서 처럼 우분투에서 PATH설정을 해야할 때가 있을 것이다. 요즘에는 자동으로 설정을 해주지만 본인이 하고 싶을 수도(?)있고, 자동 설정이 지원되지 않을 수도 있다. **보통 타기업에서 SDK를 받는다면 설정을 해주어야 SDK를 사용할 수 있다. PATH설정은 어렵지 않다. 먼저 일시적인 방법을 보겠다. 일시적인 방법 이 방법은 우분투를 끄고 켰을 때, PATH가 다시 초기화된다. PATH = $PATH:(설정하고 싶은 path) (ex. PATH = $PATH:/usr/local/aistudy-python) 영구적인 방법 이번에는 영구적으로 PATH를 저장하는 방법을 설명하겠다. 파일하나를 수정해주면 끝이다! vi나 gedit 편집기를 사용하여 ~/.bashrc 파일을 열어준다. (ex. ge..