ALF를 이용해서 유실물을 미연에 방지하세요! 중요한 물건을 잃어버린 적이 있나요? 🤔 더는 잃어버린 물건을 찾느라 헤매지 마세요.
프로젝트에 사용된 주요 기술들 💻
효율적인 인공지능 모델 흐름 구축 🔄
데이터셋은 모델 구동의 생명 💡
기초부터 차근 차근 📚
- 📘 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 09 인식
- 📙 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 10 동적 비전
- 📗 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 11 비전 트랜스포머
- 📕 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 12 3차원 비전
좀 더 깊게 파고들기 📑
- 📷 R-CNN - 지역 제안과 CNN을 결합한 객체 탐지 모델로, 이미지 내에서 객체를 식별.
- 🚀 Fast R-CNN - 객체 탐지 속도와 정확도를 높인 Region-based Convolutional Network 모델.
- 🔍 Yolo-v1 - 실시간 객체 탐지를 위한 최초의 YOLO(You Only Look Once) 모델.
- 🧍♂️ OpenPose - 사람의 자세 추정을 위한 실시간 다중 사람 키포인트 감지 라이브러리.
- 🔧 DETR - 객체 탐지를 위한 Transformer 기반 모델로 간단하고 효율적인 구조.
- 🎥 XMEM - 메모리 기반 영상 객체 추적 모델로, 일관된 추적 결과를 제공.
- 🎨 SAM - 세그멘테이션 애니메이션 모델로, 이미지 및 비디오에서 객체의 경계를 식별.
실패는 우리를 성장시킨다 💪
기억보단 기록을 📑
프로젝트를 시작하는 방법 🔧
https://drive.google.com/drive/folders/1b8y9NuPfR_xZobZGqVB7pAOwRYeKWttf?usp=drive_link
Python 3.8 이상으로 Conda 가상환경을 만듭니다. Anaconda 또는 Miniconda가 설치되어 있어야 합니다.
# Conda 가상환경 만들기
conda create -n yolo_tracking_env python=3.8
# 가상환경 활성화
conda activate yolo_tracking_env# 리포지토리 클론
git clone <레포지토리 주소>
# 디렉토리 이동
cd lost-and-find
# poetry 설치
pip install poetry
# yolo 의존성 설치
poetry install --with yolo
# transformers 설치
pip install transformers# Tracking 예제 실행
python tracking/our_track.py --yolo-model best3_yolov8.pt --reid-model osnet_x0_25_msmt17.pt --source <비디오 경로> --save --project "프로젝트 경로" --name "출력 파일 이름" --conf 0.84
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| 도경민 | 민지윤 | 장현상 | 김동규 | 박상민 | 김준서 | 신지혜 |
