(패스트캠퍼스 딥러닝 프로젝트) 실시간 객체 탐지 및 트래킹, 그리고 거리 추정: 최종 테스트 결과영상

[@에브라이프EbraLife]

좌측 상단 첫 줄의 "Total passed pedestrians"는 연두색 선 사이의 영역에 들어왔던 보행자 수를 “누적” 카운트한 수이며,
두 번째 줄의 "Current pedestrians in the zone"은 동일한 조건의 보행자 수를 “실시간으로” 카운트한 수입니다.

[@냐옹-l4k]

안녕하세요~ 영상 잘 봤습니다! 혹시 전처리 할 때 툴은 어떤것 사용했을까요?

[@에브라이프EbraLife]

안녕하세요 정인님~ 영상 잘 봐 주셔서 감사합니다! 이미지 전처리 말씀이시라면 저는 LabelImg 라는 툴 사용했습니다!

[@황회장-g9q]

안녕하세요 영상 잘 봤습니다! 혹시 해당 테스트 깃 레퍼지토리 주소 알 수 있을까요?

[@에브라이프EbraLife]

안녕하세요 승현님! 영상 잘 봐주셔서 감사합니다 😊 아래 링크 참고해주세요~!
github.com/EbraLim/dss_project_DeepLearning

[@황회장-g9q]

@@에브라이프EbraLife 감사합니다! 데모 원하는데, weight 파일 다운로드가 안 되네요 ㅠㅜㅠㅜ 구글 드라이브 링크가 달라진 것일까요?

[@에브라이프EbraLife]

@@황회장-g9q 아이고 죄송합니다 승현님! 댓글 알림이 안 왔어서 못 보다가 이제야 봤네요ㅠㅠ 구글 드라이브 링크가 문제가 있는 것 같은데, 메일 주소 알려주시면 거기로 보내드리겠습니다~ (깃헙에는 용량 문제로 직접 업로드가 어렵네요)

[@영섭조-h8v]

Tracking의 경우 어떤 알고리즘을 사용한 건지 알 수 있을까요? ex) IOU Tracking, SORT, etc,,,

[@에브라이프EbraLife]

안녕하세요 영섭님. 저는 Deep SORT 알고리즘을 사용했습니다!

[@영섭조-h8v]

@@에브라이프EbraLife 알려주셔서 감사합니다~