Ztrillion/Project

Project_README

• 2023.01 ~ 현재

[THIRD] 도로상황 자동갱신 AI개발

231010 AI 성능인증 평가 - TTA V&V 평가완료

Class	Images	Instances	mAP
ALL	13928	18570	92.3%

• 업무영역

  • 통계분석 기반 데이터 수집 및 가공 기준 수립

  • 통계분석을 통한 데이터 분석 및 데이터 전처리

  • AI 모델학습, 추론, 평가 및 모델 고도화

  • 하이퍼 파라미터 튜닝

  • 진행 사항 : https://github.com/Ztrillion/object_detection/blob/master/README.md

[SECOND PROJECT] Pytorch를 활용한 3D Sementic Segmentation

• 업무영억

  • 학습모델의 원리를 통해 정제 및 라벨링 기준 수립

  • 데이터 전처리

  • max_point 추출 https://github.com/Ztrillion/advancement/tree/master/preprocessing

  • preprocessing https://github.com/Ztrillion/advancement/blob/master/preprocessing/02.preprocessing.py

    • pcd 파일과 json파일 매핑에러 해결
    • jsno파일 구문 정정을 통해 구문정확성 100%달성

  • 유효성 검증 모델

    • 사용자 환경구축 편의제공 -> requirements.txt
      • requirements.txt
    • 모델 환경 구축 및 CUSTOM MODEL학습 및 테스트
    • 검증 지표 mIoU 92%로 목표수치 과달성

2022년 3월 ADSP 합격

• 

[FIRST PROJECT] Tensorflow를 활용한 2D IMAGE ObjectDetection MODEL : SSD

• 국책과제 수행(인공지능 학습데이터 구축사업_ 융합센서 도로데이터)

  • 데이터 정제 및 라벨링 기준 수립

  • 데이터 전처리 : SSD 모델 형식에 맞는 형식으로 변환

  • Object detection 모델 학습 및 학습모델의 활용한 시각화

  • 수집차량 GPS좌표를 통한 이동경로 시각화

  • 모델학습을 위한 json_file merge및 구조 converting

    • File_Merge : jsonfile_merge.ipynb

    • File_Converting : json_xml_conversion.ipynb

  • 모델 : SSD -> saved_model.pb

    • saved_model.pb

      • image, json 1184EA Traning

      • epochs = 250EA

      • batch size = 8

      • batch_size=8 -> total_loss : 0.13

      • batch_size=4(기본) -> total_loss : 0.1716125 => 0.17

  • 학습모델을 활용한 object_detection 구현 -> ssd_modeling.ipynb

    

  • 수집차량 GPS좌표를 통한 이동경로 시각화 -> folium_test.ipynb

    

Unity기반 AR 강의안 제작

• AR초급과정 _ 지형인식을 통한 객체생성 : 코딩없이 클릭만으로 AR을 제작할 수 있는 교육에 활용

  • 강의안PDF : Unity_AR초급강의안.pdf

• AR중급과정 _ 이미지인식을 통한 캐릭터 커스터마이징

  • 강의안PDF : Unity_AR중급강의안.pdf

멀티캠퍼스(기관교육)

- netflix_viewpoint

• netflix_viewpoint 디렉토리에서 code : Netflix_project김영성_완성.ipynb

  ppt : 6조_그알_넷플릭스분석_최종.pdf

• 데이터 수집,정제 및 전처리

• 넷플릭스 재무제표 가공

• 넷플릭스 출시 일자를 통해 변수간 관계 EDA / 년,월,일로 분할해

  viewPoint간의 상관관계분석

- telco_churn

• (telco_churn 디렉토리에서 [코드 : 4조_telco최종.ipynb,

  PPT : 4조 통신사이탈분석 프로젝트.pptx

• 데이터 전처리 및 EDA

• 머신러닝 모델링

• 팀 코드 통합 및 수정

• 전 모델 최적의 하이퍼 파라미터 튜닝을 통한 모델개선