ai hub 교통문제 해결을 위한 cctv 교통 영상(고속도로) 데이터 내 수도권 영동선 데이터 활용하여 car, bus, truck 탐지
-
[local] 데이터 압축 풀기 test
-
[local] 라벨 xml 2 txt test
-
[local] 바운딩 박스 그려보기 test
-
[gcp] 클라우드 인스턴스 준비
-
[gcp] 클라우드 스토리지 버킷에 데이터 압축파일 업로드
-
[gcp] 클라우드 스토리지 버킷과 주피터 폴더 연동(mount)
-
[gcp] 주피터 파일로 버킷에 압축풀기
-
[gcp] 라벨 xml 2 txt
-
[gcp] 학습에 활용할 일부 파일(CH01~04, .png & .txt)만 새로운 폴더에 재구성
-
[gcp] 데이터 분석(라벨 클래스 비율 등)으로 학습시킬 이미지 데이터 선별 ------> 여기까지 완료
-
[gcp] 버스 & 배경 이미지 데이터 증식 및 재구성
-
[gcp] yolo 재학습
-
[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
- python 3.8.18
- conda 23.7.4
- 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