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README.md

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+# 지능화 캡스톤 프로젝트 #2 - YOLOv5 안전모 검출
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+[PINBlog Gitea Repository](https://gitea.pinblog.codes/CBNU/19_YOLOv5)
+* 제출했던 프로젝트 코드가 날라가서 일부만 존재함;;
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+### YOLOv5 GitHub
+[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5)
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+# 프로젝트 목표
+* YOLOv5 모델을 학습하여 영상의 안전모와 마스크를 검출
+
+# 구현 방법
+* 일반적인 1개의 모델로 여러 클래스를 학습하지 않고, Detect Model로 머리를 검출하여 ROI 취득 후,
+해당 ROI를 Crop하여 Classification Model로 안전모, 마스크, 미착용 등을 분류한다.
+
+# 데이터셋
+* YouTube, Google, AIHub, Kaggle에서 안전모 관련 데이터셋 확보
+* Roboflow에서 데이터셋 라벨링 진행
+[Roboflow](https://roboflow.com/)
+
+# 클래스
+### Detect Model
+* 1개의 뚝배기 클래스
+    * 0: dduk
+
+### Classification Model
+* 5개의 클래스
+    * 0: head
+    * 1: helmet
+    * 2: face
+    * 3: mask
+    * 4: helmet & mask
+
+# 프로젝트 코드 (Validation)
+
+<details>
+<summary></summary>
+<div markdown="1">
+
+
+``` planetext
+
+
+```
+
+</div>
+</details>
+
+
+### 참고[¶]()
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+- 지능화캡스톤 과목, 김현용 교수