딥러닝

[Yolo_mark] yolomark 설치 및 사용법

J.Kim_00 2024. 3. 18. 21:14

 

 

 

 

 

이번 포스팅에서는 라벨링 작업을 위해 ubuntu환경에서 yolomark설치 방법과 사용법에 대해 다루겠습니다.

 

먼저 cmake는 필수적으로 설치되어 있어야 하므로 설치가 안되신분은 아래링크를 클릭하여 설치를 하시면 됩니다.

https://jin-00.tistory.com/3

 

[Yolo_mark] ubuntu환경에 cmake 설치하기

YOLO모델 학습을 위해서는 라벨링 작업이 필수적이다. 저는 라벨링 작업은 Yolo_mark를 이용합니다. 이때, cmake가 설치 되어야 합니다. cmake설치하는 방법은 아래와 같습니다. 1. cmake 공식사이트에서

jin-00.tistory.com

 

 

 

1. 아래 명령어를 입력하여 cmake를 설치합니다.

git clone https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark.git

 

참고링크는 아래에 있습니다.

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

 

GitHub - AlexeyAB/Yolo_mark: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2

GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 - AlexeyAB/Yolo_mark

github.com

 

 

 

2. Yolo_mark 폴더로 진입

cd Yolo_mark

 

 

3. 아래 코드 순서대로 입력

cmake .

make

./linux_mark.sh

 

 

---허가 문제로 오류 발생시 아래코드 입력

chmod +x linux_mark.sh

 

 

4. 실행 화면

원래 처음에는 기본값으로 비행기사진이 있지만 저는  지워버려서 제가 사용하는 사진이 뜨네요

 

Yolo_mark 실행

 

 

제가 원하는 사진을 라벨링 하기위해서는 사진을 아래 경로에 넣어 주어야 합니다.

이때 기본적으로 있는 사진은 모두 지우셔도 됩니다.

 

Yolo_mark/x64/Relase/data/img에 사진을 넣어 주세요

 

 

 

 

 

그리고 클래스의 갯수와 이름을 입력합니다.

아래의 data폴더에서 obj.data와 obj.names를 수정하면됩니다.

 

 

 

 

 

 

obj.data파일

위 사진과 같이 classes의 갯수를 정해줍니다. 

저는 fire하나만 라벨링을 할꺼라 1을 적었습니다.

 

 

 

 

 

 

obj.names 파일

위 사진과 같이 자신이 원하는 클래스 이름을 입력합니다.

저는 fire를 입력했습니다.

만약 2개이상을 라벨링 한다면 엔터를 눌러서 다음행, 그다음행 차례대로 작성하면 됩니다.

 

 

 

 

작업이 끝나고 다시 아래처럼 코드를 입력하게 되면 아래의 그림과 같이 원하는 사진을 라벨링 할 수 있습니다.


cmake .

make

./linux_mark.sh

 

 

 

 Yolomark 사용법입니다. 

 

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