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YOLO와 Deep SORT를 이용한 CCTV Tracking

category Theory/Review 2021. 6. 29. 12:05
이 글은 2021년 봄부터 이른 여름까지 수업을 한 패스트캠퍼스 성수 스쿨(지금은 스노우볼)에서 수업한 데이터사이언스 스쿨 16기의 프로젝트 중 하나를 소개하는 글입니다. 부족한 강사를 만나 더 좋은 성과를 낼 수 있었지만 그러지 못한 것이 미안할 따름입니다.

지난번 드론 이야기에 이어 이번에는 CCTV Tracking 프로젝트를 소개할까 합니다.

이번 팀은 길거리의 사람들의 동선을 추적하는 일입니다.

YOLO도 버전별로 사용했고, 또 Deep SORT도 사용을 했죠^^ Deep SORT는 원리까지 파악하기는 힘들었을 겁니다. 그래도 꽤 열심히 잘 추적한 것 같습니다.

학습은 주로 Colab을 이용하고 적용은 PC에서 했지요~

저렇게 데이터를 모으고 라벨링(지옥)하고 뭐 성능을 올리고^^

화면상에서 사람들의 동선에 따른 이동 거리도 계산하기위한 모델을 만들고~

여러 역경을 딛고 어느 정도 성과를 냈습니다.^^ 일단, 먼저 YOLO는 v4를 사용했고 대략 60시간 이상을 학습했다고 하네요. 구글 콜랩이 12시간의 제약이 있으니 백업되는 weight를 가지고 이어 붙여 가면서 작업을 했다고 합니다. 아~~~ 딥러닝은 진정 노가다의 영역일까요^^ 이어서 영상도 보시죠~


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  1. BlogIcon 핑구야 날자 2021.07.01 06:43 신고

    덕분에 유용한 정보 잘 보고 갑니다 즐거운 하루 보내세요