[YOLOv8] helmet detection project4 _ 최종

최종!

 

헬멧을 감지하는 기능을 만들기 위해 여러번 학습을 시도한 끝에 최종적으로 완료했다.

밝은 색의 모자를 헬멧으로 감지한다던지, 아래 각도에서는 헬멧 판단 확률이 낮다던지,

헬멧 감지 지속률이 없는 문제 등을 해결하였다.

해결하는 방법은 epoch값과 같은 학습하기 위한 수치를 변경하기 보단,

대체로 필요하다고 느낀(부족한) 데이터셋을 추가하고 직접 라벨링하여 다시 학습하는 것으로 문제를 해결하였다.

 

감지율은 매우좋다. 헬멧을 착용하였다고 판단하는 class with_helmet은 0.8이상 확률일 경우 헬멧을 착용하였다고 판단하도록 설정하였고, without_helmet은 0.5이상이 되면 헬멧을 착용하지 않은 것으로 판단하도록 하였다.

정확도를 높이고, 헬멧을 착용한 사용자가 헬멧을 착용하지 않은 것으로 감지되지 않도록 확률을 설정하였지만,

확률은 언제든지 바꿀 수 있다.

 

학습 모델 : YOLOv8

학습 데이터셋 : roboflow

https://app.roboflow.com/university-q1syp/helmet_detection2_final/3

학습 도구 : colab