CARLA-project

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조원 소개

• 성용호
• 송승훈
• 신대준
• 이윤종
• 임용재
• 허동욱

주제 선정 배경

개발 환경 구축

• 주의사항 : docker container의 bash에서 pip install ultralytics를 실행해야 정상 실행 가능 (Dockerfile에 포함 시 정상작동 안함)

프로젝트 설명 (carla)

프로젝트 설명 (deeplearning)

시연 영상

-YouTube 링크

그 외 시도

코드 설명

docker

• Dockerfile
• requirements.txt

carla

• carla_scenario.py : 차량 수동 조작 및 우회전 시나리오를 실행시키기 위한 코드

yolo

• yolo_train.ipynb : 데이터셋을 yolov8m 모델로 학습시키는 코드
• dataprocessing.ipynb : 여러 데이터셋들의 데이터 라벨들의 인덱스을 원하는 라벨의 인덱스로 바꿔서 적합한 비율로 합치는 코드

데이터

roboflow

• carla dataset1
• carla dataset2
• 횡단보도 dataset
• 신호등 보강 dataset (제작)
• 횡단보도 위 사람 보강 dataset (제작) carla_dataset1, carla_dataset2의 데이터를 기반으로 횡단보도, 신호등, 보행자 dataset을 보강해서 사용

딥러닝 모델

ultralytics yolov8

• 학습 완료된 pt 파일들
  • 기존에 학습시켰던 모든 모델.
  • best_ver8.pt가 제일 최신이다.

기타

• 발표 PPT 파일

참조

• nvidia container toolkit
• docker
• carla github
• ultralytics docs