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object-detection-level2-cv-13

프로젝트 개요

재활용 쓰레기의 분리배출을 통해 각종 쓰레기 처리 문제를 줄이고 환경 부담을 줄일 수 있습니다. 재활용 쓰레기의 정확한 분리배출을 돕거나 어린이의 분리배출 교육 등 여러방면에서 사용될 수 있는 Object Detection 모델을 만들었습니다.

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디렉토리 구조

object-detection-level2-cv-13/
|___ efficientdet
|___ experiments 
|___ mmdetection
|       |___ custom_configs
|___ yolov5
  • efficientdet : EfficientDet 모델 training 및 inference
  • experiments : EDA, custom augmentation, validation set 생성 등 실험에 관해 작성한 코드
  • mmdetection/custom_configs : mmdetection을 이용한 실험에서 사용한 config 파일
  • yolov5 : YOLOv5 모델 training 및 inference

주요 명령어

  • Efficientdet

    • Train

      python ./efficientdet/train.py config.json

    • Inference

      python ./efficientdet/inference.py config.json

  • MMdetection

    • Train

      python ./mmdetction/tools/train.py [config 파일 경로]

    • Inference

      python ./mmdetection/tools/SDJ_test.py --config [config 파일 경로] --checkpoint [checkpoint 파일 경로] --sub_csv_name [생성된 submission.csv 파일 이름]

  • Yolov5

    • Train

      python ./yolov5/train.py --data [데이터 config yaml 파일 경로] --cfg [모델 config yaml 파일 경로] --batch-size [배치 사이즈]

    • Inference

      $ python ./yolov5/detect.py --source [inferenc 데이터 경로]

      python ./yolov5/submission.py --submission_path [csv 생성 경로] --result_path [detcect.py 실행 결과 파일 경로]
      • detect.py를 실행한 결과를 이용해 inference 결과를 얻고, submission.py를 통해 csv 형태 변환합니다.

  • 앙상블

    python ./mmdetection/ensemble_inference.py ensemble_inference_cfg.json
    • ensemble_inference_cfg.json 파일을 통해 앙상블하고자 하는 csv파일들과 모드를 설정하고 ensemble_inference..py 파일을 실행합니다.

참조 자료