컴퓨터비전
One-Step Object Detection _ YOLOv5
YOLO YOLO는 You Only Look Once의 약자로 Object Detection One-Step 분야의 대표적인 모델이다. 처음 One-Step 방법을 고안해 속도를 높힘으로써 실시간으로 Object Detection이 가능하게 만들었다. 현재 YOLO, YOLOv3, YOLOv5, YOLOX, YOLOv7 등 많은 버전의 YOLO모델이 나왔지만, 제일 정보가 많고 대중적인 YOLOv5모델을 사용해서 학습을 진행해볼 예정이다.(다음 포스팅 확인) - YOLOv5 github 주소 https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀..
딥러닝대회_열화상 이미지 객체탐지 경진대회(입상)
* 출력이 다크모드로 되어있어서 라이트모드로 보시면 편리해요!! ☑️ 열화상 카메라 객체인식 및 이상판별 데이터 활용 경진대회 주관 : 대전도시철도공사 컨소시엄 X (주)WNCW) 주제 : 열화상 이미지에서 객체를 인식하고, 해당 객체의 이상여부를 판별하는 모형 개발 기간 : 12/1 (접수) ~ 12/3 (테스트셋 배포) ~ 12/8 (제출) 웹사이트 : https://www.2021aidatahackathon.com/ 팀원 : 류태규, 권재우 (2명) 최종성적 : 2등 최우수상 (map 0.87) ☑️ 프로젝트 설명 주어진 열화상 데이터를 학습해 카테고리별로 분류해주는 모델을 만드는 대회 모델 성능을 테스트하는 방법으로 mAP가 평가기준 ☑️ 진행 사항 1. Data 살펴보기 라벨 아래와 같이 11개..