[AI, SW] YOLO v5를 활용하여 히잡, 마스크 객체 인식 실습

The Hijab Object-Detection with YOLO v5

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 히잡, 마스크 객체 인식 실습은 영상에서 사람들이 히잡 또는 마스크를 착용하고 있는지를 검출하는 객체 검출 작업입니다.

 저장소에는 YOLOv5 모델을 사용하여 얼굴 히잡 또는 마스크 검출기를 구축하는 데모가 포함됩니다.

 

The hijab and mask object recognition practice is an object detection task that detects whether people are wearing hijabs or masks in images.

The repository includes a demonstration of building a face hijab or mask detector using the YOLOv5 model.

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Dataset

 

모델은 4개의 클래스에 속하는 377개의 히잡 또는 마스크 이미지를 포함하는 Dataset에서 훈련되었습니다.

The model was trained on Dataset containing 377 hijab or mask images belonging to four classes.

클래스는 다음과 같이 정의됩니다

The class is defined as follows

• Burqz
• Chador
• Niqab
• Mask

 

이 모델은 4개 클래스에 속하는 약 2,000개의 히잡 또는 마스크 이미지가 포함된 데이터 세트에 대해 추가로 train 받을 것입니다.

이 과정에서 크롤링을 활용하여 4개의 클래스의 사진을 수집하였습니다.

The model will be further trained on a dataset containing approximately 2,000 hijab or mask images in four classes.

In this process, four classes of pictures were collected using crawling.

 

이후 DarkLabel2.4를 활용한 이미지 레이블링을 진행하였습니다.

After that, we conducted image labeling using Dark Label 2.4.

YOLO 5를 통해 레이블링이 끝난 이미지를 통해 레이블 데이터 훈련 후 테스팅 완료하였습니다.

Labeled images through YOLO 5 were trained on label data and tested.