[2022 매카톤] Dron Tracker Tutorial

1. 데이터셋 다운로드(video file)

https://github.com/DroneDetectionThesis/Drone-detection-dataset

GitHub - DroneDetectionThesis/Drone-detection-dataset: Dataset containing IR, visible and audio data to be used to train drone d

위 github을 clone한 뒤 아래 drone video 데이터만 따로 directory에 저장한다.

 

2. video file 프레임 분할

https://n2infotech.co.kr/193

위 블로그에 나와있는대로 VLC Media Player 프로그램을 이용하여 프레임을 분할한다.

 

 

3. 데이터 라벨링

https://github.com/tzutalin/labelImg

GitHub - tzutalin/labelImg: 🖍️ LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images

anaconda에 새로운 가상환경을 만든 뒤, 가상환경을 활성화하고 

pip install labelimg
labelimg

위 명령어를 순서대로 입력하여 labelimg를 실행한다. 

 

 

4. yolov5 custom dataset 학습 

https://dohyeon.tistory.com/38?category=1006878 

[Detection] Yolov5 custom dataset 학습 및 추론방법

 

5. yolov5 + strongsort model을 이용한 object detection+tracking 모델 구현

https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet

GitHub - mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet: Real-time multi-camera multi-object tracker using YOLOv5 and StrongSORT with OS

앞서 4번 과정에서 얻은 weight file을 이용하여 yolov5+strongsort model inference.