총 90 건
1.영상 취득 학습을 하고자 하는 대상체의 영상을 취득합니다. 확장자는 PNG, JPG로 이미지를 저장 합니다. 2. Data Annotation Data Annotation은 Detection과 같은 지도 학습 전처리의 필수 단계입니다. 딥러닝 네트워크는 Annotation 설정이 되어 있는 데이터에서 반복되는 패턴을 인식하는 방법을 학습니다. 충분한 학습이 되어야 새 데이터가 제공될 때, 패턴을 인식하게 됩니다. 다운로드 링크 : https://tzutalin.github.io/labelImg/ Labelmg를 실행 합니다. Open Dir를 클릭하여 이미지 경로를 Open 합니다. Change Save Dir를 클릭합니다. Data Annotation 결과 파일 (XML)이 저장될 경로를 설정 합니다. ※이미지 경로 하위경로로 만드는 걸 권장합니다. 키보드의 “W“ 버튼을 클릭 합니다. Drag 기능을 이용하여 Object에 Bounding Box를 그립니다. Label 명을 기입하고 OK 버튼을 클릭 합니다. File 을 눌러 Save를 실행 합니다. ※View 목록에 “Auto Saving” 을 체크 할 경우, 자동 저장이 됩니다. File List의 이미지를 선택해 가며 모든 이미지에 Annotation을 진행 합니다. Save 경로에, XML 파일이 정상적으로 저장되어 있는지 확인 합니다. 3. Augmentation Detection 학습을 위해 데이터 셋의 숫자를 증가 시키는 작업이 필요합니다. (이미지 수가 충분한 경우, 해당 단계는 Skip하여도 됩니다.) Augmentation은 취득된 이미지를 변형시켜 새로운 이미지를 생성 합니다. Pip를 설치 합니다. Sudo apt-get install python3-pip 다음 명령어를 실행 합니다. sudo -H pip3 install --upgrade --ignore-installed pip setuptools Imgaug를 설치 합니다. pip3 install imgaug 하기 명령어를 실행 합니다 cd Desktop git clone https://github.com/FLIR/IIS_Object_Detection.git IIS_Object_Detection 폴더의 image_aug_w_bounding_boxes.py 를 실행합니다. “RGB”를 “L”로 변경 합니다. (Mono 이미지 학습 시) 다른이름으로 저장을 진행 합니다. ex ) image_aug_w_bounding_boxes_Mono.py IIS_Object_Detection 폴더에 학습에 필요한 이미지를 옮깁니다. 수정된 py를 이미지 경로로 복사 합니다. 터미널을 실행 합니다. 하기 명령어를 실행 합니다. python3 image_aug_w_bounding_boxes_Mono.py --input_image_dir='./image/’ --input_bbox_dir='./Annotate/' 정상적으로 동작이 완료 되었는지 확인 합니다. 4. Docker 실행 하기 하기 명령어를 실행 합니다. docker run --gpus all --rm -it --name caffe-env-1 -e DISPLAY=${DISPLAY} --net=host --privileged --shm-size=2g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /dev:/dev -v ~/Desktop:/home/dockerasigiuk/caffe-ssd_devel:latest 해당 terminal은 켜둔 상태로 유지 합니다. 5. Docker 학습 환경 구성하기 새로운 terminal을 실행합니다. 하기 명령어를 실행 합니다 cd Desktop/IIS_Object_Detection nano project.config DATA_DIR에 Augmentation 경로를 설정 합니다. CLASSNUM은 학습하고자 하는 Detection Class 개수를 의미 합니다. *항상 학습 개수 +1 로 설정해야 합니다. (BackGround) CLASSES 는 학습하는 Detection Class의 이름을 지정 합니다. 다수인 경우 “camera,lens” 형태로 ‘,’로 구분합니다. PROJECT_NAME은 출력물이 저장될 폴더명을 지정합니다. (학습 시 자동 생성 됩니다) 6. Project.config 수정 하기 하기 명령어를 실행 합니다.Nano project.config 수정할 부분을 수정한 뒤 CTRL + O , Enter, CTRL + X 를 진행 합니다. 7. 학습 하기 Docker가 실행중인 terminal에서 경로를 이동 합니다. cd IIS_Object_Detection 학습 실행 명령을 실행 합니다. ./run.sh 8. Project.config 수정하기 Docker가 실행중인 Terminal에서 목록을 확인 합니다.ls IIS_Object_Detection 폴더로 이동 합니다. cd IIS_Object_Detection 학습을 시작 합니다. ./run.sh
2022.10.251. 네트워크 자동 설정 Spinnaker SDK 설치 경로의 Utilities에 다양한 툴이 있습니다. GigE 네트워크 자동 설정을 위해 AdapterConfigGUI를 실행 합니다. 프로그램 실행 후 Welcome 탭에 다음의 설명이 표시 됩니다. IP 구성(어댑터 IP 주소와 서브넷 마스크) 고급 설정 (어뎁터 수신 버퍼 , 전송 버퍼 및 점보 패킷) 기본 값은 모두 체크되어 있으며, 이대로 "Start" 버튼을 클릭 합니다. 설정이 필요한 네트워크 어댑터를 선택합니다. 오른쪽 예시 이미지에서 #1 어댑터 설정을 해보겠습니다. 체크박스 클릭 후 "Next" 버튼을 클릭 합니다. 만약, "Smart Config" 버튼을 클릭하면 자동으로 설정이 완료 됩니다. 고정으로 설정할 IP를 입력하고 "Next" 버튼을 클릭 합니다. "Auto Fill All" 버튼을 클릭하면 수신 버퍼 , 전송 버퍼, 점보 패킷이 자동으로 설정됩니다. 이후 "Next" 버튼을 클릭 합니다. 최종적으로 설정 될 값들을 확인합니다. 이상이 없다면 "Configure" 버튼을 클릭합니다. Gige Camera 사용을 위한 설정이 완료되었습니다. 설정 전, 후 값들이 표시 됩니다.
2022.10.251. AdapterConfigGUI 프로그램 실행하기 시작 > Spinnaker SDK (64Bit) > Utilities를 선택합니다. AdapterConfigGUI 프로그램을 실행 합니다. 2. AdapterConfigGUI 프로그램 사용하기 "Start" 버튼을 클릭 합니다. 설정하고자 하는 NIC Port를 선택 합니다 "Next" 버튼을 클릭 합니다. 네트워크 카드에 설정하고자 하는 IP를 IP Address와 Subnet Mask에 입력 합니다. "Next"를 클릭 합니다. Receive Buffers (Bytes)를 최대 값으로 설정 합니다. Transmit Buffers (Bytes)를 최대 값으로 설정 합니다. Jumbo Packets (Bytes)를 최대 값으로 설정 합니다. "Next" 를 클릭 합니다. ※ 네트워크 카드 드라이버에 따라 최대 설정 값은 하기 이미지와 다를 수 있습니다. ※ 일반적으로 Receive Buffers(Byte)의 값은 2048 이상, Jumbo Packests 는 9Kb (9014)로 설정 되며, 해당 값이 설정이 되지 않을 경우 네트워크 카드 드라이버 재설치가 필요 합니다. "Configure" 를 클릭 합니다. 네트워크 설정이 정상적으로 되었는지 확인 합니다. "Finish"버튼을 클릭하여 설정을 종료 합니다.
2022.10.241. 고정 IP 설정 방법 SpinView 실행 후 Devices 목록에서 고정 IP 설정할 카메라를 확인합니다. 카메라의 IP가 올바르게 설정되어 있지않다면 표시되어 있어 고정 IP 설정하기 위해서 임시로 IP를 설정해야 합니다. 우 클릭하여 "Device's IP is mis-configured -> Force IP to resolve"를 클릭합니다. 카메라에 표시가 사라졌다면 정상적으로 임시 IP설정이 된 것입니다. 고정 IP를 설정하기 위해 다시 우 클릭하여 "GigE Configuration -> IP Configuration"을 클릭합니다. Device IP Configuration 창이 나타나면 "Persistent IP"를 체크 해줍니다 Network Interface Card 정보에 맞춰 올바른 IP Address, Subnet Mask ,Default Gateway를 입력합니다. Default Gateway는 Network Interface Card, 카메라 등 IP 사용하는 Device 들과 충돌 나지않도록 설정해야합니다. “Set Current and Persistent IP Configuration” 버튼을 누르면 현재 IP와 고정 IP 모두 입력한 설정 값으로 변경됩니다. “Set Persistent IP Configuration” 버튼을 누르면 현재 IP는 그대로 이며, 고정 IP 설정이 입력한 설정 값으로 변경되어 전원 재 인가 후 적용된 것을 확인 할 수 있습니다. 버튼을 누른 후 나타나는 팝업 창에서 “예(Y)” 를 클릭해야 적용됩니다. ※ 고정 IP 적용 후 Camera 전원을 재인가 하거나 Device Reset을 진행해줘야 합니다.
2022.10.241. Terminal 실행 Terminal을 실행 합니다. SpinUpdateConsole이 설치되어 있는 경로로 이동 합니다. Command : cd/ usr/bin 2. SpinUpdateConsole 명령어 확인 하기 커맨드를 입력하여 명령어의 종류와 기능을 확인합니다. Command : SpinUpdateConsle --help 3. Firmware Update 진행 SpinUpdateConsole을 이용하여 Firmware Update를 진행 합니다. Command : SpinUpdateConsole –R{SerialNumber} –U {firmware file path and name} 예시 Serial Number : 12345678 Firmware file Path : /home/tech/Desktop Firmware file Name : FFY-U3-16S2M-DL_1905.4.89.0.ez2 Command : SpinUpdateConsole –R12345678 –U /home/tech/Desktop/FFY-U3-16S2M-DL_1905.4.89.0.ez2 완료시 HAL Updater Complete가 표기 됩니다. 진행 Process 표시 없이 해당 메시지가 뜰 경우, 카메라 재연결후 업데이트 재시도가 필요합니다. 4. Firmware Update 결과 확인 업데이트 직후에는 , Update Monitor로 카메라가 인식됩니다. 카메라 전원을 재연결 합니다. Firmware를 검색하여 정상적으로 업데이트가 되었는지 확인 합니다.
2022.10.241. Firmware Update 방법 시작 프로그램 -> Spinnaker SDK (64bit) -> SpinView를 실행 합니다. Device 목록에서 Update 하려는 카메라를 선택합니다. 선택된 카메라에서 마우스 우클릭 -> Update Device Firmware를 선택합니다. Device Information의 내용을 통해 현재의 Firmware Version를 확인합니다. Browse 버튼을 선택하여 Update 파일이 있는 경로를 지정합니다. (확장자는 .ez2) 경로 및 파일명에 한글이 포함 될 경우 문제가 될 소지가 있으므로 영문 및 숫자로 변경하여 주시기 바랍니다. Start 버튼을 선택하여 Update를 시작합니다. 전원이 끊어지거나 다른 Device 연결 시 문제 될 소지가 있으므로 Update 작업이 완전히 종료될 때까지 기다려 주시기 바랍니다. 작업 완료 후 카메라 전원 재 인가 하여 Firmware Version를 확인하시면 됩니다.
2022.10.241. 설정 방법 시작 메뉴 Ponit Grey FlyCapture2 SDK에서 Utilities를 클릭 합니다. GigEConfigurator를 실행 합니다. "Refresh" 버튼을 클릭 합니다. 고정 IP를 설정할 카메라를 선택합니다. "Automatically Force IP"을 클릭합니다. "예"를 클릭합니다. Current IP Configuration IP Address와 Subnet Mask 값을 확인합니다. Persistent IP Configuration IP Address, Subnet Mask, Default Gateway 값을 Current IP Configuration의 IP Address, Subnet Mask에 맞게 설정합니다. (3번째 값까지 동일하게 설정 후 4번째 값은 겹치지 않게 설정합니다.) IP Address Assignment Configuration LLA, DHCP, Persistent IP를 그림과 같이 설정합니다. 를 클릭합니다. Confirm persistent IP settings for Camera "예"를 클릭합니다. Success writing persistent IP configuration to camera "확인"을 클릭합니다. 카메라 전원을 재 연결 합니다.
2022.10.241. 설정 방법 연결할 카메라를 선택한 후 를 클릭합니다. Force IP 완료 후 버튼을 클릭 합니다. 를 클릭하여 이미지 취득을 멈춥니다. 를 클릭하여 Camera Control 창을 엽니다. 탭을 클릭 합니다. Memory Channels에서 카메라 설정을 저장할 Channel을 선택합니다. Default (카메라 기본 설정) 1 2 "Save"를 클릭하여 카메라 설정을 저장 합니다. "Restore"을 클릭하여 카메라 설정을 불러오기 합니다. 카메라 전원을 재 인가 시 선택된 Channel 카메라 설정을 불러옵니다.
2022.10.241. 설정 방법 연결할 카메라를 선택한 후 "Force IP"를 클릭 합니다. Force IP 완료 후 "OK"를 클릭 합니다. 를 클릭하여 이미지 취득을 멈춥니다. 를 클릭하여 Camera Control 창을 엽니다. Trigger Mode 설정 탭을 클릭합니다. Trigger Control Enable / disable trigger를 체크합니다. Mode 0 : 트리거 신호가 들어올 때마다 노출합니다. 15 : 트리거 신호가 들어오면 Parameter에 설정된 값 만큼 노출합니다. Trigger Source Trigger 신호를 인가할 핀을 선택합니다. Trigger Polarity Trigger 신호 극성을 선택합니다. Trigger Delay Enable / disable trigger를 체크합니다. Min trigger delay 부터 Max trigger delay 까지 Trigger Delay를 설정할 수 있습니다 Software Trigger Fire Software Trigger를 클릭하면 Software Trigger 선호가 발생합니다. Pin Direction Control Trigger 신호를 인가할 핀을 In으로 선택합니다. Strobe 설정 Strobe Control Strobe 출력을 내보낼 핀의 Enable strobe for this pin을 체크합니다. Polarity Strobe 신호의 극성을 선택합니다. Delay Strobe 신호의 Delay를 설정할 수 있습니다. Duration Strobe 신호의 출력 주기를 설정할 수 있습니다. Pin Direction Control Strobe 신호를 내보낼 핀을 Out으로 설정합니다.
2022.10.241. 설정 방법 시작 프로그램 -> Spinnaker SDK (64bit) -> SpinView를 실행합니다. Device를 선택하고 연결 합니다. Features에서 “Device Reset”을 검색합니다. Execute버튼을 클릭하면 카메라 전원이 재인가 됩니다.
2022.10.24