Update README.md

README.md

@@ -1,9 +1,29 @@
 
-# 쓰레기 무단투기 ...
+# 쓰레기 불법 투기 감지를 위한 영상처리 알고리즘 연구
 
 ## Introduction
 
-데모 프로그램 소개
+### Features
+- 행동 인식(Action Recognition) 신경망을 활용한 불법 쓰레기 무단 투기 행동 감지
+- MMaction2에서 지원하는 Kinetics-400으로 사전학습된 I3D(Inflated 3D ConvNet) 신경망을 미세 조정(Fine Tuning) 학습을 진행하여 성능 개선
+- AI-HUB에서 제공하는 "이상행동 CCTV 영상"의 투기(dump) 데이터 셋을 사용하여 미세 조정 학습 진행
+
+### I3D(Inflated 3D ConvNet)
+
+<div style="text-align: center;">
+  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/ec816dd4-aad9-491c-b2ca-eb5c6c17adae" width="300">
+</div>
+
+- 비디오 데이터의 행동 인식을 위해 설계된 딥러닝 모델로, 2D CNN을 기반으로 3D CNN으로 확장한 모델
+- 각 컨볼루션 필터가 2D 대신 3D로 작동하며, 동영상 데이터를 처리할 수 있도록 시간 축 정보도 포함됨
+- RGB 데이터와 Optical Flow 데이터를 3D Conv로 처리하여 시간 흐름에 따른 공간적 변화를 학습
+
+
+<div style="text-align: center;">
+  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/ec816dd4-aad9-491c-b2ca-eb5c6c17adae)](https://github.com/user-attachments/assets/c74c9c53-6f29-4de6-99f9-80a5a0243d51" width="300">
+</div>
+
+- Google의 Inception V1 아키텍처를 3D로 확장하여 설계되었음
 
 ## Installation
 
@@ -53,11 +73,9 @@ python demo/demo_visualize.py configs/recognition/i3d/i3d_dense_trained_by_hnu.p
 | ![사진3](resources/3_day_summer.jpg) | ![사진4](resources/4_day_summer.jpg) |
 | 투기행위 신뢰도 : 0.91 (주간)             | 투기행위 신뢰도 : 0.92 (주간)           |
 
-## Acknowledgement
-
-
 
 ## Related linkes
 
+- [I3D](https://arxiv.org/pdf/1705.07750) : Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
 - [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab detection toolbox and benchmark.
 - [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab Video Action Recognition toolbox and benchmark.