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mignon의 CS학습
현재 우리 팀은 프로젝트에 YOLOv5를 사용 중이다. 약 6000장 정도의 image를 labeling 후 학습시켰는데, YOLOv5는 overfitting 직전에 자동으로 학습을 멈추는 특성을 가지고 있어서 학습을 더 진행하기 위해서는 추가로 데이터셋이 더 필요한 상황이었다. 따라서, 우리 팀은 정확도를 더 올리고자 추가적인 학습을 진행하기 위해 augmentation을 진행하였다. 우선 Data Augmentation에 대하여 알아보자. Data Augmentation이란, 한국어로 데이터 증강으로 YOLO 인식 정확도를 높이는 기술이다. 이미지 회전, 노이즈 추가 등의 무작위 변환을 적용하여 원본 이미지를 살짝씩 변형시킴으로써 훈련 데이터셋의 다양성을 증가시켜 새로운 데이터 수집 없이 데이터의 양..
안녕하세요. 2021학년도 1학기 캡스톤디자인프로젝트B를 수강 중인, START 10팀 'PIXIE'의 조원입니다. 저희 조의 목표는 라즈베리파이로 구현한 CCTV상에서 동작하는 딥러닝 기반 쓰레기 무단 투기를 감지 어플을 개발하는 것입니다. 쓰레기 무단 투기를 감지하는 방법으로, 다음 두 가지를 고안했습니다. 1. 영상 속 사람과 쓰레기를 각각 감지하여, 쓰레기와 사람 간의 거리가 멀어지면 무단 투기로 인식 2. 사람이 쓰레기를 무단투기하는 행위를 학습하여, 영상 속 사람 해당 움직임을 보이면 무단 투기로 인식 저는 객체 인식 알고리즘인 SSD를 이용하여 2번을 구현하고자, 영상 속 사람의 행위를 파악할 수 있는 방법이 필요했습니다. 이 목표를 실현하기 위하여, 영상 속 사람의 주요 포인트들을 따서 사..