lost-and-find

🚄 고려대학교 KTX 유실물 탐지 인공지능 프로젝트

https://github.com/taskerjang/lost-and-find

Science Score: 44.0%

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Last synced: 6 months ago · JSON representation ·

Repository

🚄 고려대학교 KTX 유실물 탐지 인공지능 프로젝트

Basic Info

Host: GitHub
Owner: TaskerJang
License: agpl-3.0
Language: Python
Default Branch: master
Homepage:
Size: 134 MB

Statistics

Stars: 5
Watchers: 1
Forks: 3
Open Issues: 6
Releases: 0

Created over 1 year ago · Last pushed over 1 year ago

Metadata Files

Readme License Citation

README.md

🛠️ ALF: Automated Lost & Find

📹 실시간 CCTV 데이터를 활용하여 즉각적인 알림을 통해

🚨 효율적으로 유실물을 방지하는 솔루션

ALF를 이용해서 유실물을 미연에 방지하세요! 중요한 물건을 잃어버린 적이 있나요? 🤔 더는 잃어버린 물건을 찾느라 헤매지 마세요.

🛠️ 기술 스택

프로젝트에 사용된 주요 기술들 💻

🚧 파이프라인

효율적인 인공지능 모델 흐름 구축 🔄

📊 데이터셋

데이터셋은 모델 구동의 생명 💡

📊 COCO Dataset에 대한 고찰

🖥 인공 지능 기초 스터디

기초부터 차근 차근 📚

🔍 논문 스터디

좀 더 깊게 파고들기 📑

💡 피드백

실패는 우리를 성장시킨다 💪

🌱 회고

기억보단 기록을 📑

🚀 구동 방법

프로젝트를 시작하는 방법 🔧

코랩 주소!!!

https://drive.google.com/drive/folders/1b8y9NuPfR_xZobZGqVB7pAOwRYeKWttf?usp=drive_link

1단계: Conda 가상환경 만들기

Python 3.8 이상으로 Conda 가상환경을 만듭니다. Anaconda 또는 Miniconda가 설치되어 있어야 합니다.

```sh

Conda 가상환경 만들기

conda create -n yolotrackingenv python=3.8

가상환경 활성화

conda activate yolotrackingenv ```

2단계: 레포지토리 클론 및 의존성 설치

```sh

리포지토리 클론

git clone <레포지토리 주소>

디렉토리 이동

cd lost-and-find

poetry 설치

pip install poetry

yolo 의존성 설치

poetry install --with yolo

transformers 설치

pip install transformers ```

3단계: 예제 실행

```sh

Tracking 예제 실행

python tracking/ourtrack.py --yolo-model best3yolov8.pt --reid-model osnetx025_msmt17.pt --source <비디오 경로> --save --project "프로젝트 경로" --name "출력 파일 이름" --conf 0.84 ```

🤼 Developer Contributers


도경민	민지윤	장현상	김동규	박상민	김준서	신지혜

📸 6조

6조를 빛내준 팀원분들과 선동언 선생님, 류기곤 선생님, 유길상 교수님께 감사의 인사를 드립니다. 😊

Owner

Name: HyunSang Jang
Login: TaskerJang
Kind: user
Location: Seoul, Republic of Korea

Repositories: 1
Profile: https://github.com/TaskerJang

💻Computer Engineering Developer

Citation (CITATION.cff)

cff-version: 1.2.0
preferred-citation:
  type: software
  message: "If you use Yolo Tracking, please cite it as below."
  authors:
  - family-names: Broström
    given-names: Mikel
  title: "BoxMOT: pluggable SOTA tracking modules for object detection, segmentation and pose estimation models"
  version: 10.0.57
  doi: https://zenodo.org/record/7629840
  date-released: 2024-3
  license: AGPL-3.0
  url: "https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking"

GitHub Events

Total

Watch event: 2
Fork event: 1

Last Year

Watch event: 2
Fork event: 1

Issues and Pull Requests

Last synced: 7 months ago

Dependencies

.github/workflows/ci.yml actions

actions/checkout v4 composite
actions/setup-python v5 composite

.github/workflows/publish.yml actions

actions/checkout v4 composite
actions/create-release v1 composite
actions/setup-python v5 composite

.github/workflows/stale.yml actions

actions/stale v9 composite

.github/workflows/update.yml actions

actions/checkout v4 composite
actions/setup-python v5 composite
peter-evans/create-pull-request v6 composite

Dockerfile docker

nvcr.io/nvidia/pytorch 24.05-py3 build

poetry.lock pypi

110 dependencies

pyproject.toml pypi