Watchers / 직접 체험
산업 현장 영상의 전처리·자동 라벨링·검수·학습을 연결한 Vision AI 프로젝트입니다. 원본 저장소의 화면과 기능 흐름을 포트폴리오 체험에 통합했습니다.
대시보드
영상에서 데이터셋으로, 검수에서 모델 평가로 이어지는 내 작업
샘플 프레임6직접 제작한 12초 합성 영상
검수 확정0객체 없음 포함
예시 클래스4프로젝트 원본 지표 아님
실제 모델 실행미연결예시 후보·계산 규칙 체험
데이터·모델 파이프라인
01
영상 → 프레임
합성 영상에서 2초 간격 JPEG를 실제 디코딩합니다.
02
자동 라벨 후보
현재는 사전 예시입니다. YOLO·DINO 새 추론은 실행하지 않습니다.
03
클래스 통일 · IoU 병합
원본 클래스 매핑과 동일 클래스 중복 제외를 계산합니다.
04
사람 검수 · CVAT ZIP
박스 수정·삭제·빈 라벨 확정과 이미지/라벨 ZIP 생성을 제공합니다.
05
학습 게이트 · 평가
검수 변경과 감시 클래스 recall 우선 승격 판단을 체험합니다.
내 기여 범위
영상 변환·프레임 추출, YOLO/Grounding DINO 자동 라벨링, 클래스 통일·IoU 중복 제거, CVAT 검수 형식 생성, 데이터셋 병합·학습·평가.
사전 탐지 결과 재생 →라벨 검수·내보내기 →평가·승격 규칙 →검수 변경 게이트
검수 확정 0프레임 · fingerprint 없음
기준 설정은 비교 규칙 체험입니다. 실제 학습 완료나 모델 생성으로 기록하지 않습니다.