공부공부/2023 쌓여가는 나의 지식~25 Dockerfile을 이용한 컨테이너, 이미지 생성 이전글들을 통해 다양한 옵션들로 도커 컨테이너와 이미지를 생성해 보았습니다. Ubuntu20.04에서 Docker 시작 및 사용법(2) [명령어] *Docker를 처음 시작해 보는 글이라 부족한 점이 많습니다* 이번 글에서는 도커를 사용해 보면서 사용했던 명령어들을 정리해 보도록 하겠습니다. 생각보다 많은 옵션들이 있어 사용해본 옵션들 ljhyunstory.tistory.com 간단한 옵션들만 사용한다면 문제가 없지만 실행파일, 옵션들이 많아진다면 한줄의 명령어로는 어려울 수 있습니다. 그렇기에 이러한 경우에는 Dockerfile를 이용하여 컨테이너와 이미지를 생성할 수 있습니다. Dockerfile? 아래처럼 여러 명령어를 정리하여 저장해놓은 파일로 FROM ubuntu:18.04 LABEL "purp.. 2023. 10. 10. [Linux]MistServer를 이용한 영상 전송 서버 구성하기(OBS, ffmpeg)[2] 저번 글에 이어 MistServer를 계속 다뤄 보겠습니다. 보통 MistServer를 이용하는 경우는 실시간 영상 송출을 위해 사용합니다. 저 또한 실시간 영상을 위해 사용해보기 시작했고, 생각보다 쉽게 사용할 수 있었습니다. 그럼 시작! MistServer를 통해 디렉토리에 접근하는 스트림을 만들었을때와 비슷합니다. 저번과 동일하게 Stream >> Create a new stream 그리고 이번엔 Source에 push://를 입력해주고 아래의 rtmp url를 카피 해줍시다. 그리고 저장! 여기까지가 Mistserver 끝! OBS 이제 rtsp주소로 영상을 전송 해줄 툴을 선택해줍시다. 가장 보편적으로 사용하는것은 OBS입니다. 사용해보 ui를 통해 쉽게 조작할 수 있는 느낌이였습니다. 아래의 .. 2023. 10. 6. [Linux]MistServer를 이용한 영상 전송 서버 구성하기(vlc)[1] python에서 영상을 서버에서 받아보기 위해서 영상 전송 서버를 구성해 보기로 하였습니다 직접 영상서버를 구성하기에는 아직까지 부족한 점이 많았기에 이미 구성되어있는 MistServer를 사용해 보기로 하였습니다. MistServer - Simple, smart and stable media streaming server software mistserver.org MistServer는 RTSP, RTMP, HTTP등 여러 경로로 영상을 전송해줄 수 있는 기능을 가진 영상전송에서 많이 사용되는 서버입니다. 튜토리얼도 제공해주고 궁금한 점에 대해 직접 메일을 보낼수 있고, 답장 또한 빠르게 받아볼 수 있어 도움이 많이되었습니다. 그럼 시작! 다운로드 우선 시작은 아래의 다운로드 링크부터 시작 MistSer.. 2023. 9. 27. Detectron2(Centernet) 이미지 인식기 만들기(Linux)(2) 저번 글에 이어 이번에는 직접 이미지에 대해서 학습하고 인식하는 것 까지 시도 해보도록 하겠습니다! Detectron2(Centernet) 이미지 인식기 만들기(Linux)(1) 이미지 인식에서 항상 yolo모델을 사용하다가 다른 모델은 어떨까 해서 찾아본 Centernet모델! yolo모델은 이미지를 고정된 크기의 그리드로 나누어 준 후, 앵커박스를 통해 찾고자하는 객체와의 일 ljhyunstory.tistory.com 먼저 학습을 돌릴 데이터들을 만들어 줍시다. 저는 간단하게 제 카드를 가지고 실험 해 보았습니다. 먼저 라벨 툴로 라벨링 해주고 다음으로는 이 데이터들을 train, test 셋으로 분리 하면서 coco형태로 변형해 주어야 합니다. train셋은 말 그대로 학습에 사용하는 데이터들이고 .. 2023. 9. 26. Detectron2(Centernet) 이미지 인식기 만들기(Linux)(1) 이미지 인식에서 항상 yolo모델을 사용하다가 다른 모델은 어떨까 해서 찾아본 Centernet모델! yolo모델은 이미지를 고정된 크기의 그리드로 나누어 준 후, 앵커박스를 통해 찾고자하는 객체와의 일치성을 각 그리드에 부여해 객체를 찾는 느낌이라면 Centernet모델은 임의의 한 점에서부터 히트맵처럼 퍼져나가며 객체에 대해 판단하는 모델입니다. 아래 블로그에 엄청 자세히 설명 되어 있습니다. 센터넷, CenterNet (Objects as Points) gaussian37's blog gaussian37.github.io 그럼 Centernet 모델을 어떻게 사용하느냐 Centernet의 소스코드의 경우는 아래 깃허브에 공개되어있습니다. GitHub - xingyizhou/CenterNet: Obj.. 2023. 9. 21. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
