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