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    딥러닝 Docker Image 사용하기. (NGMsoftware YOLO)

    페이지 정보

    본문

    안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 이전 글에서 CentOS에 OpenCV와 Darknet YOLO를 설치했습니다. 이 이미지를 다운로드 받아서 테스트해보려면 아래 링크를 클릭하세요. 이 세션을 진행하려면 컴퓨터에 도커가 미리 설치되어 있어야 합니다.

    NGMsoftware - centos/yolo docker image download ]

     

     

    도커에 이미지가 있는지 확인해볼까요? Windows Command(명령 프롬프트)에서 아래 명령을 수행하세요. 도커 이미지 목록을 확인할 수 있습니다. 여러분들은 아마도... 이미지가 아무것도 없을겁니다. 저는 원본 centos/systemd와 YOLO 셋팅이 완료된 centos/systemd:latest가 있습니다.

    docker images

    OSwrg81.png

     

     

    테스트를 위해 도커 이미지를 삭제합니다. 여러분들은 이 단계는 건너뛰어도 됩니다. 도커 이미지를 삭제하면 아래 그림과 같이 최초 설치한 centos/systemd만 남았습니다. 혹시라도 문제가 발생하는 경우 복구를 위해 원본은 남겨두고, centos/systemd:latest만 삭제했습니다.

    K74ryZo.png

     

     

    다운로드 받은 도커 이미지를 불러옵니다.

    docker load -i <이미지 경로>

    E2WUOif.png

     

     

    이미지를 불러올때까지 잠시 기다리면 완료됩니다. 정상적으로 ngmsoftware 이미지를 불러왔는지 확인합니다.

    docker images

    NSZE0Wz.png

     

     

    컨테이너를 실행합니다.

    docker run -it centos/systemd:latest /bin/bash

    4WMZnbI.png

     

     

    다크넷 폴더로 이동하세요.

    cd opencv-3.4.0/build/darknet/

    ls

    9n39Bkn.png

     

     

    정상적으로 작동하는지 테스트 해봅니다.

    ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

    a9UHuRE.png

     

     

    이제 본격적으로 데이타셋을 만들고 학습하는 방법을 알아보고, 쉽게 사용할 수 있도록 처리해야겠습니다.

    감사합니다.

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