# data[].attributes.body
1. 컴퓨팅 단위 많이 남은 사람 모델링 하기
- 3개 정도면 좋을 듯
- 연주 74 / 진주 70 / 은정 67 / 옥인 68 / 근모 25
- 모델링 파라미터 설정해서 채팅에 올리기!

2. 다른 조 데이터셋도 활용해보면 좋을 것 같습니다

3. 1번에서 모델링 한 것 중 가장 성능 좋은 모델로 다양한 데이터셋 학습시켜보기
- 우리가 한 데이터셋
- 옆 조랑 합친 데이터셋
- 로보플로우 clone 과 합친 데이터셋

4. 3번의 결과를 보고 인사이트 도출
- 어떻게 하면 학습이 잘 되는 것 같은지?
- 최종 목표인 '신호등 제어 사업' 에 어떻게 모델을 활용하면 좋을 지

5. PPT 작성

# data[].attributes.body
1. class : car, motorbike, bus, truck

- motorbike 랑 motobike 두 개 있는데 motobike가 안지워져.. motorbike로 해줘!!!!

- 교안보니 실시간 신호등 제어 사업이라 차 이동량에 따라서 신호를 조절할 목적이라서 cars로 인식하는거 보다 car로 인식되는 수가 많아야 할거 같아서 cars는 제외하고 하자!!!

# data[].attributes.body
1. 클래스 오류남
https://universe.roboflow.com/titin-agistina-5ae8k/tugasakhiragisinternet
2. 성공
https://universe.roboflow.com/skripsi-1qzlz/vehicle-detection-bvxpr/dataset/1
3. motorbike 오류남 https://universe.roboflow.com/baem/cctv_detection/dataset/2#

# data[].attributes.attachment_link.title
Vehicle Detection Object Detection Dataset (v1, Raw-Version) by Skripsi

# data[].attributes.attachment_link.description
1000 open source Vehicle images and annotations in multiple formats for training computer vision models. Vehicle Detection (v1, Raw-Version), created by Skripsi

# data[].attributes.body
1. https://universe.roboflow.com/skripsi-1qzlz/vehicle-detection-ckrxi/browse?queryText=split%3Atrain&pageSize=200&startingIndex=600&browseQuery=true
2. https://universe.roboflow.com/viet/vehicles_detech/browse?queryText=split%3Atrain&pageSize=200&startingIndex=0&browseQuery=true
3. https://universe.roboflow.com/fpt-oqukv/traffic-detection-qpcza/browse?queryText=split%3Atrain&pageSize=200&startingIndex=0&browseQuery=true

# data[].attributes.body
- 25조 dataset
- yolov5x batch 16 (conf 0.5)

# data[].attributes.body
- 25조 dataset
- yolov5x batch 16 (conf 0.1)

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 서울 강남역 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 광주 장동로터리 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
- merge set
- yolov5x batch 16 (conf 0.5)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 merge_set_batch 16 yolov5x (conf 0.5)

# data[].attributes.body
- 25조 dataset
- yolov5x batch 16 (conf 0.5 iou-thres 0.5)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 대구 영대네거리 batch 16 yolov5x (conf 0.5, iou-thres 0.5)

# data[].attributes.body
<학습>
!python train.py \

--img 640 --batch  --epochs 5 --data //content/CCTV-cars-detection-1/data.yaml \

--weights yolov5x.pt --name car_detection --exist-ok

<탐지>
!python detect.py --source '{TEST_VIDEO_PATH}'  --weights /content/yolov5/runs/train/car_detection/weights/best.pt  --img 640 --conf 0.1  --project /content/ --name=result_image --exist-ok --line-thickness 2

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 대구 영대네거리 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
<학습>
!python train.py \

--img 640 --batch  --epochs 5 --data //content/CCTV-cars-detection-1/data.yaml \

--weights yolov5x.pt --name car_detection --exist-ok

<조건>
!python detect.py --source '{TEST_VIDEO_PATH}'  --weights /content/yolov5/runs/train/car_detection/weights/best.pt  --img 640 --conf 0.4  --project /content/ --name=result_image --exist-ok --line-thickness 2

conf 0.4로 수정한 결과, 기존에 과하게 인식되던 박스의 수가 파악이 용이할 만큼 줄어들었음

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 서울 신촌역 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 부산 연산교차료 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 대전 선사유적네거리 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)

# data[].attributes.body
- merge_set
- yolov5x batch 16 (conf 0.3)

# data[].attributes.attachment_link.title
옥인 대전 선사유적지 merge_set batch 16 yolov5x (conf 0.3)