차량 파손 부위 감지 및 위치 파악 (Car Damage Detection)

개요:

본 프로젝트는 차량 파손부위 감지하고 위치를 파악하는 기능을 구현합니다. YOLO모델을 기반으로 하며, Roboflow의 Car damage_2 Computer Vision Project by Socar 데이터셋을 사용했습니다.

주요 기능:

목적에 맞게 학습된 모델을 이용하여 차량 파손부위의 위치를 파악합니다.

사용 모델:

• YOLOv8
• YOLOv5

사용 데이터:

Roboflow data

전처리:

• Auto-Orient: Applied
• Resize: Stretch to 416x416

증강:

• Outputs per training example: 3
• Flip: Horizontal, Vertical
• Crop: 0% Minimum Zoom, 20% Maximum Zoom
• Rotation: Between -15° and +15°
• Shear: ±15° Horizontal, ±15° Vertical
• Saturation: Between -25% and +25%
• Brightness: Between -25% and +25%
• Exposure: Between -25% and +25%

실험:

• Aihub에 있는 Socar 차량 파손 데이터를 이용하여 초기 모델을 세팅했습니다.
• 하지만 학습율이 오르지 않아 Roboflow에 있는 Socar car damage 2로 데이터셋을 변경했습니다.
• 100에포크에서 mAP가 증가하는 형태의 그래프가 보이기에 300에포크로 증가시켜 진행했습니다.
• 300에서도 성능은 나왔지만 해당 데이터셋이 멀티클래스라 분산된다고 판단해 클래스를 하나 제거했습니다.
• 3개로 줄인 클래스의 데이터를 가지고 500에포크로 학습시켜 정확도를 크게 높였습니다.

* Labeled

* Predicted

* Result

구현:

웹사이트 주소:

https://teamcheckcard.streamlit.app/

라이선스:

MIT 라이선스