# yolov5

AIFFELTHON 기록 5
클래스 당 250장 데이터셋에 웹 캠으로 촬영한 이미지 각 클래스 당 100장 + 알약이 아닌 객체(단추 등)을 110장 추가하여 약 1110장을 추가하여 yolov5n(epoch 500), yolov5s(epoch 1000)학습을 진행. mAP는 0.7~0.8 사이로

AIFFELTHON 기록 4
클래스 당 500장 + augmentation = 약 13800 장 데이터셋으로 yolov5n과 yolov5s 모델을 각각 다른 epoch로 훈련 하여 mAP 테이블 작성한 결괴, augmentation을 한 데이터셋에서는 mAP가 꾸준히 오르는 것을 확인하였음.최종
안드로이드(java)에서 yolov5 사용하자.
일단 안드로이드에서는 tflite 라는 tensorflow 라이트버전을 사용할 수 있다.근데 여기서 문제는 yolov4까지는 tensorflow를 사용하지만v5부터는 pytorch를 사용한다.이때 발생하는 문제는 둘의 가중치 파일의 형식이 .pt(torch) .pb(t

[컴퓨터 비전] YOLOv5를 이용한 객체 하이라이트 추출
학교에서 팀 프로젝트를 수행하게 되어 긴 영상 속 객체의 하이라이트를 추출하는 것을 주제로 선정했다.우리 팀은 첫 회의를 통해서 현재 영상의 객체를 탐지하여 하이라이트를 추출하는 일이 얼마나 수행되고 있는지 탐색하기로 했다.각자 서칭한 정보들을 수집하여 주제를 선정하는
Object Detecting을 활용한 산업안전교통사고 예방 경보 시스템
YOLOv5 모델을 통해 사람과 지게차가 동시에 한 Frame에 잡혔을 때 경보가 울리는 모델을 만들었다. 저는 이 팀프로젝트에서 모델개발, 라즈베리파이4 코드작성 및 설계, CCTV 제품설계, 발표를 맡아 진행하였다.PPT는 이미지형식으로 보여드리겠습니다.

YoloV5 로 사람만 찾아보자
0. 목표 웹캠으로 사람을 모니터링하는 시스템 만들기 사람을 추적할 때 YoloV5 이용 1. YoloV5? >You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system 실시간

YOLOv5를 이용한 전동 킥보드 인식
위 사진은 실제 코드를 사용하여 전동 킥보드와 점자블록을 인식한 사진입니다. 개발 환경 : Google Colaboratory Pro 사용 모델 Object detection에는 여러가지 모델이 사용되는데, 그 중에서 FPS(Frame Per Seconds)와 m
yolov5 환경 셋팅
1. PC 환경 os : ubuntu 16.04 CUDA : 10.2 CuDnn : 7.6.5 anaconda 1) GPU_driver 설치