λ³Έλ¬Έ λ°”λ‘œκ°€κΈ°

포트폴리였5

CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 05. 사진찍기 -> 라벨링 -> λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ˜ λ¬΄ν•œ ꡴레 CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 05. 사진찍기 -> 라벨링 -> λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ˜ λ¬΄ν•œ ꡴레 μ‹€λ ₯ν–₯μƒμ—λŠ” 싀전에 λ›°μ–΄λ“œλŠ” 것이 μ΅œκ³ λΌλŠ” 말이 괜히 μžˆλŠ”κ²Œ μ•„λ‹Œ 것같닀. μ§€κΈˆκΉŒμ§€ κ³΅λΆ€λŠ” 잘~ μ •μ œλœ 유λͺ…ν•œ 예제 데이터(MNIST, 타이타닉, IRIS λ“±..)λ₯Ό 가지고 λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ ν•˜λŠ” 법 μœ„μ£Όλ‘œ μ‹€μŠ΅ν•΄μ™”λ‹€. μ΄λ‘ μ μœΌλ‘œλŠ” 데이터 μ „μ²˜λ¦¬κ°€ 인곡지λŠ₯의 80νΌμ„ΌνŠΈλ₯Ό μ°¨μ§€ν•œλ‹€κ³  λ°°μ› μ§€λ§Œ 예제 λ°μ΄ν„°λ‘œλŠ” μ „μ²˜λ¦¬λ₯Ό μ§‘μ€‘μ μœΌλ‘œ ν•œ 적도 μ—†κ³ (많이 ν•  것도 μ—†λ‹€), κ·Έλƒ₯ λͺ¨λΈλ§Œ 잘 μŒ“μ•„μ„œ 돌리면 정확도가 λ†’κ²Œ λ‚˜μ™€ 즐거웠닀. μ§€κΈˆμ€ μ•„λ‹ˆλ‹€.. 데이터가 인곡지λŠ₯μ—μ„œ λ„ˆλ¬΄λ„ˆλ¬΄ μ€‘μš”ν•˜λ‹€λŠ” 사싀을 κΉ¨λ‹³λŠ” μš”μ¦˜μ΄λ‹€. 문제점 - λͺ¨λΈμ΄ μš°λ¦¬κ°€ μ˜λ„ν•œ νŠΉμ§•μ„ μž‘μ§€ λͺ»ν•¨. 이 상황을 방지 ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œ μ²˜μŒλΆ€ν„° 사진을 찍을 λ•Œ, λͺ¨λΈ.. 2022. 8. 19.
CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 04. λ‹€μ‹œμ‹œμž‘! 데이터셋 사진찍기(feat.labelImg) CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 04. λ‹€μ‹œμ‹œμž‘! 데이터셋 사진찍기(feat.labelImg) 사진을 찍자! κ²°κ΅­..νž˜λ“€κ²Œ μ •μ œν•œ 데이터셋을 버리고 νŠΉμ§•μ„ ν™•μ‹€νžˆ μž‘μ„ 수 μžˆλŠ” 데이터셋을 직접 λ§Œλ“€κΈ°λ‘œ ν–ˆλ‹€. 그리고 기쑴에 7κ°œμ˜€λ˜ μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬ 쀑 λΉ„μŠ·ν•˜κ²Œ 인식 λ λ§Œν•œ 것듀을 λ‹€ 버리고 (폭행, μ‹€μ‹ , κΈ°λ¬ΌνŒŒμ†, 계단전도, κ°œμ§‘ν‘œκΈ° λ¬΄λ‹¨μ§„μž…) 5개둜 μ€„μ˜€λ‹€. 일단 νŠΉμ§•μ΄ λ˜λŠ” 것듀을 ν•™μŠ΅μ‹œν‚€κ³  점점 데이터셋을 λŠ˜λ €κ°€λ©΄μ„œ μ‘°μ •ν•˜λŠ” 방법을 선택! 정말 데이터셋을 직접 λ§Œλ“€μ§€λŠ” 상상도 λͺ»ν–ˆλ‹€γ…‹γ…‹γ…‹ νŒŒνŠΈλ„ˆ, 옷, μž₯μ†Œλ₯Ό λ°”κΏ”κ°€λ©΄μ„œ μƒν™©λ³„λ‘œ 40μž₯μ”© μ΄¬μ˜μ„ ν–ˆλ‹€. μ‚¬μ§„μ˜ 양은 μ μ§€λ§Œ yolov5 μžμ²΄κ°€ Augmentation을 ν•΄μ£ΌλŠ” 점을 μ΄μš©ν•΄μ„œ μ²˜μŒμ—” 적은 μš©λŸ‰μœΌλ‘œ μ‹œμž‘ν–ˆλ‹€. 🚫 촬영 μ‹œ μ£Όμ˜ν•œ 점! 🚫 .. 2022. 8. 18.
CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 03. YOLOv5 λͺ¨λΈ ν›ˆλ ¨μ‹œν‚€κΈ° CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 03. YOLOv5 λͺ¨λΈ ν›ˆλ ¨μ‹œν‚€κΈ° CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 02. 데이터셋 확보 및 μ •μ œ / YOLOv5 labels.txt λ§Œλ“€κΈ° CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 02. 데이터셋 확보 및 μ •μ œ κ³„νšμ€ μ™„λ²½ν–ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ 싀전은 λ‹¬λžλ‹€. 1. AI hub AI hub에 μžˆλŠ” 데이터듀을 λ‹€μš΄ λ°›μ•„μ„œ λͺ¨λΈ 돌리기만 ν•˜λ©΄ 끝~!? 이라고 μ•ˆμΌ eunjibest.tistory.com ↑↑↑↑↑↑↑ λͺ¨λ“  데이터 μ€€λΉ„κ°€ λλ‚¬μœΌλ‹ˆ, μ΄μ œλŠ” ν›ˆλ ¨μ‹œν‚€λŠ” 일만 λ‚¨μ•˜λ‹€. (ν–‰λ³΅νšŒλ‘œ 돌리기) 이미지 λ””ν…μ…˜ν•˜κΈ°μ— μ΅œμ ν™”λœ λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜κ³ , 데이터도 λ§Œλ“€μ—ˆκ² λ‹€ ν•™μŠ΅λ§Œ μž˜ν•˜λ©΄ ν”„λ‘œμ νŠΈ 끝?!인쀄..γ…Ž YOLOv5 ν›ˆλ ¨ μ€€λΉ„ λ°μ΄ν„°μ…‹λ§Œ μ€€λΉ„λœλ‹€λ©΄ λͺ¨λΈ 자체λ₯Ό μ»€μŠ€ν…€ν•˜μ§€ μ•Š.. 2022. 8. 17.
CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 02. 데이터셋 확보 및 μ •μ œ / YOLOv5 labels.txt λ§Œλ“€κΈ° CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 02. 데이터셋 확보 및 μ •μ œ κ³„νšμ€ μ™„λ²½ν–ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ 싀전은 λ‹¬λžλ‹€. 1. AI hub AI hub에 μžˆλŠ” 데이터듀을 λ‹€μš΄ λ°›μ•„μ„œ λͺ¨λΈ 돌리기만 ν•˜λ©΄ 끝~!? 이라고 μ•ˆμΌν•˜κ²Œ μƒκ°ν–ˆλ‹€. 데이터양 2TB 싀화인가..? λŒ€μ±…μ΄ ν•„μš”ν•˜λ‹€. λ¨Όμ € 2TBμ΄λ‚˜ λ˜λŠ” μš©λŸ‰μ„ 받을 컴퓨터가 μ—†μ—ˆκ³ ,μ €μž₯곡간을 κ΅¬ν•œλ‹€κ³  해도 μ € 데이터λ₯Ό λͺ¨λ‘ ν•™μŠ΅μ‹œν‚€κΈ°μ—” μ‹œκ°„κ³Ό GPUκ°€ λΆ€μ‘±ν•˜λ‹€. κ²°κ΅­μ—” 13가지 μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬ 쀑 λΉ„μŠ·ν•œ 것듀을 λΉΌμ„œ 7개둜 μ€„μ˜€λ‹€. '계단전도, κΈ°λ¬ΌνŒŒμ†, κ°œμ§‘ν‘œκΈ° λ¬΄λ‹¨μΉ¨μž…, μ‹€μ‹ , μ ˆλ„, 배회, 폭행' νŒ€μ› 4λͺ…μ—μ„œ 각각의 μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬λ₯Ό λ‚˜λˆ„μ–΄ λ‹€μš΄λ°›μ•„λ³΄μ•˜λ‹€. λ‹€μš΄λ‘œλ“œλ₯Ό ν•΄λ³΄λ‹ˆ 생각보닀 μ“Έλͺ¨μ—†λŠ” 데이터듀이 많이 λ“€μ–΄μžˆμ—ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄ κ³„λ‹¨μ—μ„œ λ„˜μ–΄μ§€λŠ” μž₯면이라면, 계단에 .. 2022. 8. 16.
CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 01. μ£Όμ œμ„ μ • 및 기획 CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œ μ œμž‘ - 01. μ£Όμ œμ„ μ • 및 기획 Step1. 주제 선정에 κ΄€ν•œ 브레인 μŠ€ν† λ° Visual Intelligenceλ₯Ό κ³΅λΆ€ν•˜κ³  있기 λ•Œλ¬Έμ—, 사물인식을 ν•  수 μžˆλŠ” 주제 μœ„μ£Όλ‘œ κ³¨λžλ‹€. 사진을 찍고 νΌμŠ€λ„μ»¬λŸ¬λ‚˜ 머리 μŠ€νƒ€μΌμ„ μΆ”μ²œν•΄μ€€λ‹€λ˜μ§€, 냉μž₯κ³ μ•ˆ 재료둜 μš”λ¦¬ μΆ”μ²œκ³Ό 칼둜리 계산을 ν•΄μ£ΌλŠ” λ“± λ‹€μ–‘ν•œ 의견이 λ‚˜μ™”λŠ”λ° μš°λ¦¬κ°€ ν•  수 μžˆμ„ μ •λ„μ˜ μˆ˜μ€€κ³Ό, 기간을 κ³ λ €ν•˜μ—¬μ„œ μ—¬λŸ¬ 상황을 λ™μ‹œμ— μ˜ˆμΈ‘ν•  수 μžˆλŠ” μ§€ν•˜μ²  CCTV 이상행동 νŒλ³„ μ‹œμŠ€ν…œμ„ μ œμž‘ν•΄λ³΄κΈ°λ‘œ ν–ˆλ‹€. Step2. κ°œμš” 및 λͺ©μ  인곡지λŠ₯ ν”„λ‘œμ νŠΈμ΄κΈ°μ—, UXλ₯Ό ν•˜λ©΄μ„œκΉŒμ§€ κΈ°νšμ„ ν•  수 μ—†μ–΄μ„œ μžˆλŠ” 자료만으둜 μ΅œλŒ€ν•œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό 많이 뽑아내렀고 λ…Έλ ₯ν–ˆλ‹€. μ§€ν•˜μ²  범죄와 μ‚¬κ³ λŠ” 지속적은 μ‚¬νšŒμ  λ…Έλ ₯에도 λΆˆκ΅¬ν•˜κ³  μ¦κ°€ν•˜κ³  .. 2022. 8. 14.
λ°˜μ‘ν˜•

ν‹°μŠ€ν† λ¦¬νˆ΄λ°”