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딥러닝 수업에서 진행한 GCP를 이용한 Yolov5 도로 주행 객체 탐지 프로젝트입니다.

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keonju2/2022_DL_Project

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2022_DL_project

건주 파일
xml_to_txt.py - 라벨 수정 파일
detect_test.ipynb - 시연 영상 적용 파일
yolov5_jupyterlab.ipynb - GCP를 이용한 Jupyter Lab 적용 파일

효준 파일 - pretrained model
효준 1 - 모델 : yolov5x, batch size : 64, image size : 640, out of memory
효준 2 - 모델 : yolov5l, batch size : 64, image size : 640, out of memory
효준 3 - 모델 : yolov5m, batch size : 64, image size : 640, out of memory
효준 4 - 모델 : yolov5s6, batch size : 64, image size : 1280, out of memory
효준 5 - 모델 : yolov5s6, batch size : 32, image size : 1280, out of memory
효준 6 - 모델 : yolov5s6, batch size : 16, image size : 1280, success
효준 7 - 모델 : yolov5x6, batch size : 32, image size : 640, out of memory
효준 8 - 모델 : yolov5m, batch size : 32, image size : 640, success

제우 파일 - not pretrained model
제우 1 - 모델 : yolov5x, batch size : 64, image size : 640, out of memory
제우 2 - 모델 : yolov5l, batch size : 64, image size : 640, out of memory
제우 3 - 모델 : yolov5m, batch size : 64, image size : 640, out of memory
제우 4 - 모델 : yolov5s, batch size : 64, image size : 1280, out of memory
제우 5 - 모델 : yolov5s, batch size : 32, image size : 1280, out of memory
제우 6 - 모델 : yolov5s, batch size : 32, image size : 640, success
제우 7 - 모델 : yolov5x6, batch size : 32, image size : 640, out of memory
제우 8 - 모델 : yolov5m, batch size : 32, image size : 640, success

데이터 셋 링크 : https://aihub.or.kr/aidata/8007

학습 환경
colab pro
Tesla P100-PCIE-16GB

GCP 사용
Tesla V100-SXM2-16GB x 2 (multi-GPU), n1-standard-8 (8 vCPUs, 30 GB RAM)
Ubuntu 20.04
TensorFlow Enterprise 2.8 (with LTS and Intel® MKL-DNN/MKL)
부팅 디스크 300 GB disk
데이터 디스크 200 GB disk

시연 영상 : https://drive.google.com/drive/folders/1b1ci-6Wo_cHsmKmagt_0B2Bx8ayw0j2H?usp=sharing

About

딥러닝 수업에서 진행한 GCP를 이용한 Yolov5 도로 주행 객체 탐지 프로젝트입니다.

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