전체 글118 colmap 을 사용 할 수 있는 hloc 도커에서 사용하기 1) 깃 레포 받기 git clone --recursive https://github.com/cvg/Hierarchical-Localization/cd Hierarchical-Localization/2) 도커 빌드 docker build . -t hloc:latest(중 실패 ) 이슈에서 다음을 찾음 https://github.com/cvg/Hierarchical-Localization/pull/330/commits/f3e43725cba31e75c23c95fdf08722d92c3c2347 Update Dockerfile for recent colmap by HelgeS · Pull Request #330 · cvg/Hierarchical-LocalizationDropped Python 3.8 Instal.. 2025. 2. 10. [BOP-challenge] PBR-Dataset 다운받기 1. pbr dataset 다운받기 다음사이트에서 데이터셋에 대해서 PRB-BlenderProc4BOP 데이터셋을 다운받는다. https://bop.felk.cvut.cz/datasets/ BOP: Benchmark for 6D Object Pose EstimationHANDAL Guo et al.: A Dataset of Real-World Manipulable Object Categories with Pose Annotations, Affordances, and Reconstructions, IROS 2023 project website, license: CC BY-SA 4.0. A dataset with graspable or manipulable objects, such as hammers, .. 2025. 1. 26. wsl2 에 conda 설치 nano ~/.bashrc source ~/.bashrc export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH" 이후 cnos 수행 2025. 1. 23. 도커환경에서 ultralytics yolo v11 학습 및 검증 오늘은 ultralytics yolo v11 이 나온 기념으로 docker 를 만들고 그 안에서 학습 및 prediction 하는 방법을 알아보겠다. 1) 깃 클론https://github.com/ultralytics/ultralytics git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics cd ultralytics2) 도커빌드 (도커 이미지 파일 만들기) ultralytics/yolov11 도커 이미지를 만드는 방법 (주의 .git 이 있는 ultralytics로 가야한다)docker build . -f docker/Dockerfile -t ultralytics/yolov11 docker images 명령어로 이미지 보기 만들어진 ultralytics/yol.. 2025. 1. 16. [docker] 도커 이미지 지워서 용량확보하기 (window / linux) 안녕하세요 pulluper 입니다. docker 를 사용하고 이미지를 만들고 지우고 하는데 갑자기 용량이 너무 부족해진다(?) 라는 경우가 있습니다. 분명히 내가 생각하는 곳에서 용량을 확보했는데... 라고 생각이 되었는데 최근에 docker 에서 100GB 이상의 용량을 먹고 있는것을 알았습니다. 이를 지워서 용량을 확보해보는 포스팅 진행하겠습니다. 현재 지우기전 C 드라이브 용량 30GB 남았습니다 ㅠㅠ 1. 현재 도커 컨테이너 확인 해보겠습니다. docker ps -a 그러나 아무것도 없었다. 2. 현재 도커 이미지 확인이미지는 조금 있습니다. 이제 신나서 docker rmi 로 이미지를 다 지워봅니다. 4개 빼고 다 지웁니다. 하지만 용량은 추가되지 않았습니다. 다음 블로그에 소개된 것처럼.. 2025. 1. 6. [Network] hugging face에서 ImageNet1K 다운받아서 사용하기 컴퓨터 비전 실험을 하다보면 아이디어가 떠올라서 가장 처음에는 MNIST나 CIFAR10/100과 같은 작은 데이터셋에서 실험을 수행하게 된다. 이후 작은데이터셋에서의 검증이 끝나면 어느정도 규모가 있는 데이터셋에서 실험을 하고 싶다. 이때 만만한 데이터셋이 ImageNet 1K이다. 학습데이터 : 1281167개, 검증데이터 : 50000개가 존재한다.그런데, hugginngface 에서 쉽게 받을수 있는 방법이 있어서 소개하려한다. 이미지넷은 아주 예전 포스팅에서 한번 다뤘었다. https://csm-kr.tistory.com/6 ILSVRC(Imagenet classification)validation set torchvision 으로 성능평가하기안녕하세요! "pulluper" 입니다. 이번 포스.. 2025. 1. 3. 이전 1 2 3 4 ··· 20 다음
