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[Private_7위] classfication emsemble
공동작성자
안녕하세요 lab401팀입니다.
해당 프로젝트를 진행하면서 가장 중점에 둔 사항은 배경이미지로 인하여 test 데이터와 train 데이터가 매우 다르다는 겁니다.
또한 해당 파일은 매우 많기 때문에 일일이 작업하기에는 어려움이 있었습니다.
그래서 저희는 Yolov5를 이용하여 객체를 탐지하고 해당 객체를 합성하는 방법을 사용하였습니다.
배경이미지는 Desk와 shelf로 구글에 검색하여 제공된 이미지를 사용하였습니다.
저희 프로젝트를 실행하기 위한 파일 구조는 다음과 같습니다.
test
train
desk3
yolov5_crop.pt
main.py
pytorch-image-models
yolov5
train.csv
test.csv
samplesubmission.csv
모두 한 폴더안에 위치하고 있습니다.
yolov5_crop.pt는 아래 링크에서 다운 가능합니다.
https://drive.google.com/file/d/1kuiIYPG5XZohhiTEEG8XhAxvUkJEiLGf/view?usp=sharing
저희가 수집한 배경이미지는 아래 링크에서 다운 가능합니다.
https://drive.google.com/drive/folders/102K6IDb-vlWMJDJC1UgZjtR-m5iOAY_U?usp=share_link
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