sesac-google-ai-1st / yongjung_yolo_repo

ai hub 교통문제 해결을 위한 cctv 교통 영상(고속도로) 데이터 내 수도권 영동선 데이터 활용하여 car, bus, truck 탐지

yolov8_highway_car_detection

ai hub 교통문제 해결을 위한 cctv 교통 영상(고속도로) 데이터 내 수도권 영동선 데이터 활용하여 car, bus, truck 탐지

1. [local] 데이터 압축 풀기 test

2. [local] 라벨 xml 2 txt test

3. [local] 바운딩 박스 그려보기 test

4. [gcp] 클라우드 인스턴스 준비

5. [gcp] 클라우드 스토리지 버킷에 데이터 압축파일 업로드

6. [gcp] 클라우드 스토리지 버킷과 주피터 폴더 연동(mount)

7. [gcp] 주피터 파일로 버킷에 압축풀기

8. [gcp] 라벨 xml 2 txt

9. [gcp] 학습에 활용할 일부 파일(CH01~04, .png & .txt)만 새로운 폴더에 재구성

10. [gcp] yolo 학습 기본 코드 돌려보기 (validation 결과)

11. [gcp] 데이터 분석(라벨 클래스 비율 등)으로 학습시킬 이미지 데이터 선별 ------> 여기까지 완료

12. [gcp] 버스 & 배경 이미지 데이터 증식 및 재구성

13. [gcp] yolo 재학습

14. [gcp] cycle gan 모델 등으로 학습용 이미지 데이터 증식

• local
  • conda 23.7.4
    • python 3.8.18
      • pandas 2.0.3
      • numpy 1.24.4
      • lxml 4.9.3
      • cv2 4.8.1
• google cloud platform
  • gpu : Tesla V100-SXM2-16GB 2개
  • cpu : 4개
  • ram : 15GB
  • python 3.10.13
    • numpy 1.23.5
    • lxml 4.9.3
    • distutils 3.10.13
    • torch 1.13.1+cu117
    • torchvision 0.14.1+cu117
    • ultralytics 8.0.215
    • IPython 8.17.2