2025MATLAB 객체 인식 기반 탐지 모델 개발

이미지 데이터를 활용하여 YOLOv2와 ResNet-18 기반 실시간 탐지 모델 개발

주제

YOLOv2와 ResNet-18 기반의 객체 탐지 모델

데이터 수집

직접 촬영한 이미지 + Kaggle의 공개 데이터 , 총합 1717개의 데이터

과정

수집된 데이터를 라벨링 작업 후, imageDatastore와 boxLabelDatastore를 통해 test 데이터와 train 데이터를 80:20 비율로 구분하였으며 YOLOv2에 ResNet-18의 res4b를 사용하여 테니스공의 위치와 클래스 정보 학습을 진행

결과

RMSE는 0.62, 손실값은 0.61, 평균 정밀도(AP)는 83%로 나타났으며, 노트북 웹캠 환경에서 실시간으로 적용되어 테니스공 감지 여부에 따라 바운딩 박스를 시각화함을 확인

발표영상

https://youtu.be/j7nYQua_Du0

연락망

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