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3차 미니프로젝트 2번째 주제 화폐를 인지 및 분류하는 딥러닝 모델을 만들어서, 시각장애인분들에게 화폐 구별에 도움이 되는 서비스를 제공하자. sub : YOLO_V5, Object Detection Task 1. DataSets 전체 DataSets은 Image와 JSON 파일이 함께 있는 데이터 각 Label 별로 이미지와 JSON 파일이 함께 존재한다. 학습을 위해 Train과 Validation 셋으로 나눔(train: 0.8, val: 0.2) 2. 데이터 분류 모듈 : Split-folders [pip] 입력 폴더 path와 저장할 path를 넣으면 ratio 비율로 train, val, test 폴더를 자동 생성해주는 모듈 param 중 group_prefix = 2를 할 경우, 이름이 같은..

https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com YOLO v5 기존 yolo와 차이점 Backbone과 Head가 달라짐 Backbone Image에서 Feature Map을 추출하는 모델 Yolo v4와 유사하나, CSPNet을 사용함 Head Feature Map을 바탕으로, 물체 위치를 찾음 Anchor Box..