🛠️ ALF: Automated Lost & Find

📹 실시간 CCTV 데이터를 활용하여 즉각적인 알림을 통해

🚨 효율적으로 유실물을 방지하는 솔루션

ALF를 이용해서 유실물을 미연에 방지하세요! 중요한 물건을 잃어버린 적이 있나요? 🤔 더는 잃어버린 물건을 찾느라 헤매지 마세요.

🛠️ 기술 스택

프로젝트에 사용된 주요 기술들 💻

🚧 파이프라인

효율적인 인공지능 모델 흐름 구축 🔄

📊 데이터셋

데이터셋은 모델 구동의 생명 💡

• 📊 COCO Dataset에 대한 고찰

🖥 인공 지능 기초 스터디

기초부터 차근 차근 📚

• 📘 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 09 인식
  
  
• 📙 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 10 동적 비전
  
  
• 📗 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 11 비전 트랜스포머
  
  
• 📕 컴퓨터 비전과 딥러닝 스터디 : Chapter 12 3차원 비전

🔍 논문 스터디

좀 더 깊게 파고들기 📑

• 📷 R-CNN - 지역 제안과 CNN을 결합한 객체 탐지 모델로, 이미지 내에서 객체를 식별.
  
  
• 🚀 Fast R-CNN - 객체 탐지 속도와 정확도를 높인 Region-based Convolutional Network 모델.
  
  
• 🔍 Yolo-v1 - 실시간 객체 탐지를 위한 최초의 YOLO(You Only Look Once) 모델.
  
  
• 🧍‍♂️ OpenPose - 사람의 자세 추정을 위한 실시간 다중 사람 키포인트 감지 라이브러리.
  
  
• 🔧 DETR - 객체 탐지를 위한 Transformer 기반 모델로 간단하고 효율적인 구조.
  
  
• 🎥 XMEM - 메모리 기반 영상 객체 추적 모델로, 일관된 추적 결과를 제공.
  
  
• 🎨 SAM - 세그멘테이션 애니메이션 모델로, 이미지 및 비디오에서 객체의 경계를 식별.

💡 피드백

실패는 우리를 성장시킨다 💪

• 5월 14일 - 1차 피드백
  
  
• 5월 23일 - 2차 피드백
  
  
• 5월 31일 - 3차 피드백
  
  
• 6월 07일 - 4차 피드백
  
  
• 6월 14일 - 5차 피드백

🌱 회고

기억보단 기록을 📑

• 인공지능 모델을 직렬이 아닌 병렬로 합쳐야 하는 이유
  
  
• 모델 파라미터에 대한 고찰
  
  
• 모델 구동을 아나콘다를 통해 해야하는 이유
  
  
• BLIP 모델의 색상 인식 이슈 해결하는 방법

🚀 구동 방법

프로젝트를 시작하는 방법 🔧

코랩 주소!!!

https://drive.google.com/drive/folders/1b8y9NuPfR_xZobZGqVB7pAOwRYeKWttf?usp=drive_link

1단계: Conda 가상환경 만들기

Python 3.8 이상으로 Conda 가상환경을 만듭니다. Anaconda 또는 Miniconda가 설치되어 있어야 합니다.

# Conda 가상환경 만들기
conda create -n yolo_tracking_env python=3.8

# 가상환경 활성화
conda activate yolo_tracking_env

2단계: 레포지토리 클론 및 의존성 설치

# 리포지토리 클론
git clone <레포지토리 주소>

# 디렉토리 이동
cd lost-and-find

# poetry 설치
pip install poetry

# yolo 의존성 설치
poetry install --with yolo

# transformers 설치
pip install transformers

3단계: 예제 실행

# Tracking 예제 실행
python tracking/our_track.py --yolo-model best3_yolov8.pt --reid-model osnet_x0_25_msmt17.pt --source <비디오 경로> --save --project "프로젝트 경로" --name "출력 파일 이름" --conf 0.84

🤼 Developer Contributers

도경민	민지윤	장현상	김동규	박상민	김준서	신지혜

📸 6조

6조를 빛내준 팀원분들과 선동언 선생님, 류기곤 선생님, 유길상 교수님께 감사의 인사를 드립니다. 😊