디버깅; DEBUGGING

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(1) Yolov5s

🔎 Yolov5 : 실시간 객체 인식에 적합한 모델

• 특징 1 : 탐지의 정확도가 높음
  
• 특징 2 : 연산 속도가 빠름
  따라서 이동하는 해충의 실시간 탐지에 가장 적합한 모델로 yolov5를 선정하였고,
  현재 데이터셋 및 라즈베리파이 환경을 고려하여 가장 가벼운 yolov5s로 학습을 진행하였다.

(2) 모델 학습 환경

💧 데이터 셋 : roboflow

💧 구현 언어 : Python

💧 구현 환경 : Google Colab

(3) 모델 학습 과정

💡 타겟 해충군 : 바퀴벌레, 그리마, 지네, 집게벌레, 노래기, 좀벌레

💡 데이터 : 2000여 장의 전처리된 이미지셋

💡 epoch = 100, batch = 128

(4) 모델 학습 결과

🌱 Precision : 95% 이상의 정확도 확인