• %cd /content/darknet: 이 명령은 현재 작업 디렉터리를 /content/darknet으로 변경합니다. 이는 YOLO v3 모델과 관련 파일들이 있는 darknet 폴더로 이동하는 것입니다.

• !./darknet detect cfg/YOLO v3.cfg YOLO v3.weights data/dog.jpg: 이 명령은 사전 훈련된 YOLO v3 모델을 사용하여 ‘data/dog.jpg’ 이미지 파일에 대한 객체 탐지를 수행합니다. 여기서 cfg/YOLO v3.cfg는 모델의 구성 파일, YOLO v3.weights는 사전 훈련된 가중치 파일을 나타냅니다. 이 명령은 이미지에서 객체를 탐지하고, 탐지 결과(객체의 위치, 클래스 등)를 predictions.jpg 파일로 저장합니다.

• from IPython.display import Image: 이 코드는 파이썬에서 이미지를 표시하기 위한 라이브러리를 가져옵니다.

• Image('predictions.jpg'): 이 명령은 predictions.jpg 이미지 파일을 노트북에서 직접 표시합니다. 이 파일에는 YOLO v3 모델이 탐지한 객체와 그 위치, 클래스 이름이 표시되어 있습니다.