Deep-Learning-Projects

1. Object detection & tracking 딥러닝 모델 구현

• MOT Challenge 도심 주행 데이터셋 사용
• pre-trained 가중치 사용 학습
• Transformer 모델 구조 활용
• YOLO v4 모델과 DETR 모델 Detection 성능 비교
• DeepSORT tracking 사용

2. Image Segmentation 딥러닝 모델 구현

• 중고차 외관 미세 손상 위치 및 종류 인식 목적의 기업 과제 수행
• Image Segmentation을 통한 Object detection
• 협업 기업인 (주)넥스트랩에서 제공한 이미지 데이터(약 3,000장)로 PixelAnnotationTool 라벨링 작업 수행
• 기업 제공 데이터와 AI HUB의 차량 파손 이미지로 모델 학습 및 검증 수행
• Segmentation 알고리즘으로 UNet 구현