[2022 매카톤] Video Abnormal Detection Tutorial

1. 데이터셋 수집(동영상 촬영)

AI Hub의 이상행동 탐지 데이터셋 활용예정

https://aihub.or.kr/aidata/139

이상행동 CCTV 영상

 

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. 

그 뒤 저장형식을 yolo로 지정한 뒤 목표한 지점을 bounding box를 그려 annotation data를 저장한다. 

 

4. yolov5 custom dataset 학습 

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

[Detection] Yolov5 custom dataset 학습 및 추론방법

위 블로그에 나온 글을 토대로 앞서 라벨링된 face dataset을 가지고 yolov5 네트워크를 학습시킨다.

결과적으로 weight file 하나를 얻을 수 있다.

 

5. SlowFast 모델 training

https://deep-eye.tistory.com/59

[Pytorch] SlowFast Network 구현하기 (FAIR 소스 코드)

 

6. 끝

 

참고
https://github.com/kookmin-sw/capstone-2021-23/blob/master/docs/23%EC%A1%B0_%EC%B5%9C%EC%A2%85%EB%B0%9C%ED%91%9C%EC%9E%90%EB%A3%8C.pdf

GitHub - kookmin-sw/capstone-2021-23: 범죄, 멈춰! 폭행 상황을 감지하는 지능형 cctv 시스템

https://deep-eye.tistory.com/59 

[Pytorch] SlowFast Network 구현하기 (FAIR 소스 코드)