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1. 목적 배드민턴 동영상에서 코트 안의 선수만을 인식하는 코드를 작성. 이후 프로젝트에서 해당 선수의 플레이 분석을 위한 기초 단계이다. 2. 실험 1) YOLO v3$($ - Non-Maximum Supprssion$)$ YOLO v3를 활용하여 특정범위$($코트 내$)$ 안의 물체를 인식한 뒤 bbox로 표현하도록 한다. 이 때 물체의 크기가 일정 크기 이상일 때만 검출하게 하여 심판들을 나타나지 않게 한다. 코드를 작성하여 실행한 결과 선수들에 대한 bbox가 겹치는 형태로 많이 검출되었다. 원래 YOLO는 bbox가 유일하게 존재해야 되는데 무엇이 문제인지 디버깅해보니 동일한 사물에 여러 개의 bbox가 있을 시 가장 높은 score의 bbox만 남기는 Non-Maximum Suppression..

0. 설치목적 AI Hub에서 필요한 데이터나 모델 등을 활용해 보려고 하고, 이를 위하여 Docker를 설치하여 추후 사용을 위해 준비한다. 1. 설치환경 Windows 11에서 설치하였고, 컴퓨터 사양은 위와 같다. 2. 설치 Windows 10 이상의 환경에서 Docker를 사용하려면 WSL2로 업데이트가 필요하다고 하여 첫 번째 체크박스를 체크하여 설치하였다. 이후 Ubuntu 22.04 버전도 설치하여 docker를 실행시켰는데 Error Request failed and retry attempts exhausted 가 떠서 여러 방법을 시도해 보았다. 그 중 아래 링크의 답변들을 시도해 보고, Hyper-V 체크박스도 없애고, Docker setting도 모두 초기화 해봤는데 결국 똑같은 에러..