- 3월 1일까지
- 인공지능 모델 모바일 어플리케이션 탑재
- 5월 27일까지
- 타이어 세그멘테이션 및 Binearization (양호준, 이석채)
- 타이어 깊이 추청 (이문형, 정회준)
본인 이름 아래에 자기 계획 정리해두고 진행사항 ipynb 파일로 정리해서 남길 것 (전처리 작업, 혹은 계획사항 내지 진행사항 같은것 모두가 보기 쉽게 하여 협업하기 위함임)
easy_data: 연구실에서 직접 촬영한 타이어 데이터로 학습한 것 seg_data: 직접 타이어만 마스킹해서 배경은 검은색으로 설정하고 학습한 것
Deeplabv3_easy_data
android_deeplabv3_easy_data
android_efficientb7_easy_seg_data - (Regression. 외부 촬영 데이터만 학습 한 것)
android_efficientb7_easy_seg_data_v2 - (Regression. 연구실 촬영 데이터까지 학습 한 것)
- 2022-10 가중치 파일
- Kotlin 안드로이드 개발을 위한 문법 복습
복습자료 - 안드로이드 인공지능 모델 튜토리얼 진행
안드로이드 Deeplearning 기초 스크립트 작성 - 타이어 어플리케이션 코드 리팩토링
- 카메라 - 갤러리 연동 파트 다시 공부 및 개발
- EditText의 로그인 기능 및 키보드 이벤트 공부
버튼 이벤트 처리 - 뷰 바인딩, 리사이클러 뷰, 레이아웃 개념, 뷰 페이저, 프래그먼트 공부
- 코틀린, 자바 문법 비교 및 한번에 복습 및 객체지향 사고 향상, 함수형 프로그래밍 사고 향상
- 인공지능 Prediction UI 구현
- Fragment 접목
- ViewPager2 접목
- Custom Gallery 활용을 위해 오픈소스 코드 해석 및 적용
- GUI 다듬기
- 타이어 세그멘테이션 & UI 다듬기
- 이미지 세그멘테이션 어플 돌리기(Pytorch 버젼 문제로 에러 발생해서 정신 나가는줄)
- 석채 세그멘테이션 데이터 받아서 학습하고 결과 확인
- 이미지 이진화로 타이어 트레드만 추출
- 가이드라인 추가
-
[] DataSet (Nas에 Tire_data.zip 올려둠 )
- [Trie Dataset]
- [2021091610417708]
- [img1.jpg]
- [img2.jpg]
- [2021091610417709]
- [file11.ext]
- [file12.ext]
-
Dataset code tire_Dataset.py update 주석참고 (22_02_20)
-
원본 이미지 해상도 3024 x 4032 리사이징시 타이어 마모선이 보이지않는 이슈 및 데이터 사이즈가 너무 커짐 ->
-
이미지 9등분으로 분할 기능분할
-
기존 9분할 처리에서 고해상도 단일 이미지 입력으로 데이터 로더 변경
-
석채한테 데이터 받아서 pytorch pretrain model 로 학습(현재 Efficientnet)
-
[] 모델 결과 확인 후 모델 추가적으로 (VIT,swin) 2가지 더 실험
-
[사용모델] EfficientNet, (https://github.com/Munggoose/Tire_depth_predict.git)
-
깊이추정 모델 Efficientformer 추가 사용법운 , ./Efficientformer/infer.py 참고, (2022/10/03)
-
세그멘테이션 모델 output인 mask를 통하여 이미지에서 깊이추정 모델용으로 이미지 마스킹 처리하는 함수 ./DeepLabV3Plus-Pytorch/utils/utils.py 에 image_mask_filtered 함수 추가
- Write something..
- 타이어 세그멘테이션 데이터셋(Nas에 타이어세그멘테이션.zip)
- 사용 모델
- best-pth-file
- 타이어 테스트 종류 5가지
| 종류 | 타이어 이미지(RGB) | 타이어 세그멘테이션 이미지 |
|---|---|---|
| 1 |  |
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| 2 |  |
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| 3 |  |
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| 5 |  |
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학습 데이터 경로: DeepLabV3Plus-Pytorch/data/tire_dataset_voc
- tire_aug.txt, tire_train.txt, tire_val.txt 존재해야 함
-
학습 코드 경로: DeepLabV3Plus-Pytorch/train.py
- torch.hub의 mobilenetv3로 학습 진행. weight file은 DeepLabV3Plus-Pytorch/checkpoints에 best, last 2개 파일로 저장됨
python train.py --model deeplabv3_mobilenet_v3_large --batch_size 16 --val_batch_size 16 --print_interval 100 --val_interval 1000 --total_itrs 90000
