grape_bunch_detection

포도 수확량 예측 프로젝트

목표 : 포도 수확량 예측과 포도 수확 시기 예측하기

opencv에 bbox 검출하는걸로 임의로 진행 -> 당연히 결과 엉망

원본 Image 결과	bbox

• 완전 엉망

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Grounding DINO 사용하여 객체탐지

Text 기반으로 빠르게 적용 가능한 Grounding DINO 사용하여 bbox 탐지

- 탐지가 잘되면 추후 label을 진행하여 Yolo Fine Tuning 시 라벨링 테스트로 할 수도 있겠다 싶어서 진행.

• 모델 추론 2.4GB 사용 (Grounding Dino base 모델 사용)

📊 Threshold 설정값 비교 분석

구분	Single Image 결과	Tiled Image 결과
thr=0.20 txt=0.15
thr=0.25 txt=0.20
thr=0.30 txt=0.25
thr=0.20 txt=0.15

문제점

• 노란색 동그라미 부분이 탐지 되지 않음 결국 small object detection이 필요함 드론으로 하기 때문
  • 크게 박스처리 되는 것도 빼야하기 때문에 문제점이 많다.

해결 방법론

1. 타일링

   • 격자로 나눠서 tile 크기에 따라 자른다.
   • 격자 크기만큼 그 안에 작은 물체들을 detecting 가능하다.

2. SAHI

   • 슬라이딩 윈도우 방식으로 small object detection 분야에서 쓰인다.
   • 처리량이 많아지고, overlab(겹치는 부분 처리)에 따른 결과가 많이 달라질 수 있고, 설정할 것들이 많다.
     • bbox 좌표가 슬라이딩 윈도우가 지나갈 때마다 바뀌는 문제 발생 가능