[Deep learning] Pytorch 처음부터 KITTI dataset을 이용한 object detection - [0]

Yolo Make using KITTI dataset

[내용]

• Dataloader : 학습에 필요한 이미지 라벨을 불러오는 과정
• Model (model, activation)
• Train (input -> out (loss, optimize 설정 필요)) / eval(compare gt) logic
• Loss (evaluation metric) -> 이를 이용해서 backpropagation을 하기 때문에 중요함! (MSE, MAE, Binary cross entropy)

[이번 포스트에 들어갈 내용]

• folder 구조

전체 폴더 구조

─ yolov3_kitti.cfg
─ main.py
─ utils
    └─ __init__.py
    └─ tools.py
─ dataloader
    └─ __init__.py
    └─ data_transform.py
    └─ yolodata.py
   ─ dataset
    └─ train
        └─ Annotations
        └─ ImageSets #train.txt 파일
        └─ JPEGImages
    └─ eval
        └─ Annotations
        └─ ImageSets
        └─ JPEGImages
    └─ test
        └─ ImageSets
        └─ JPEGImages