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2021-1학기 오픈소스소프트웨어 팀프로젝트

Primary LanguagePython

Guide_Dog

2021-1학기 아주대학교 오픈소스SW 팀 프로젝트

이 프로젝트는 오픈소스SW 전공수업에서 진행한 팀 프로젝트입니다.

Open CV를 활용하며 기존에 존재하는 오픈소스를 활용하여 오픈소스 커뮤니티에 기여하는 것이 목표입니다.

소개

해당 오픈소스는 시각 장애인의 보행권을 보장하기 위한 시스템의 프로토타입 모델입니다.

Semantic Segmentation을 활용하여 인도와 차도를 구분합니다.

Object Detection을 활용하여 시각장애인의 보행에 위협이 될만한 장애물을 검출합니다.

Sample Results

Semantic Segmentation Original repository: https://github.com/selectstarofficial/segmentation-selectstar

Object Detection Original repository: https://github.com/ultralytics/yolov5

Semantic Segmentation Dataset Classes

Class Label RGB Color
background 0 [0, 0, 0]
bike_lane 1 [255, 128, 0]
caution_zone 2 [255, 0, 0]
crosswalk 3 [255, 0, 255]
guide_block 4 [255, 255, 0]
roadway 5 [0, 0, 255]
sidewalk 6 [0, 255, 0]

팀원

NameGithubContact
홍성빈
신호근
김영진

실행 방법

1. Install python packages

```
Install Anaconda3 [https://www.anaconda.com/distribution/]
conda create ml
conda activate ml
conda install conda
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install tensorboardx, matplotlib
```

2. Download pretrained model

Model Weights

Download and put it into ./run/surface/deeplab/model_iou_77.pth.tar

3. Prepare 'mp4 video' to predict

Put it into 'test' directory

4. Edit settings

Edit RUN OPTIONS on predict.py MODEL_PATH, MODE, DATA_PATH, OUTPUT_PATH

5. Run predict.py