수댕의 개발일지

무인매장 객체 진열대를 감지하기 위해서 여러가지 라벨링 방식을 시도하였다.오늘은 시도한 라벨링 방법에 대해서 포스팅을 할 예정이다. 1. 문제점- 진열대에서 겹치는 객체의 갯수를 파악하기에 어려움이 있었다. 나의 목표는 한개의 카메라를 이용하여 진열대에 진열되어있는 객체와 갯수를 판별하여야 했다. 2. 방법겹치는 부분까지 라벨링 시도겹치는 부분은 포함하지 않고 라벨링 3. 결과4. 배운점- 효과적으로 객체의 갯수를 파악하기위해 여러가지 라벨링 방법을 시도해보았다. 수작업으로 많은 프레임을 라벨링해야했기 때문에 어려움을 겪었지만, 다양한 라벨링 방법을 시도함으로써 객체 갯수를 효과적으로 파악할 수 있었다.

오늘은 Yolo 커스텀 학습을 위한 라벨링 과정에 대해서 적어보려고한다. 일단 나는 졸업프로젝트를 위해서 Yolo를 이용해서 모델을 훈련중이다! 우리는 custom 데이터를 훈련시켜야하기 때문에 라벨링은 필수적이다. 1년 동안 모델 학습을 위해서 거의 2만 프레임은 라벨링을 한것같다.....하하 심지어 한 프레임당 객체가 약 14~15개여서 거의 눈물을 흘리면서 라벨링을 진행했다.. 졸업 프로젝트를 하면서 객체를 몇차례바꾸고 갯수를 정확하게 판단하기 위해서 라벨링 방식을 변경하는 등 과정을 거치면서 거의 10차 라벨링을 한것같다.....ㅎㅎㅎㅎ 비록 다소 괜찮은(?) 라벨링 툴을 사용했지만 수정을 반복해야하고 아날로그적 라벨링이 정확도 개선에는 최고더라.. (수많은 라벨링을 하면서 눈물이 나면서도 라벨링..