cj-404/tlj-bread-yolo11s

TLJ Bread Recognition — YOLO11s (v2)

CJ AI Campus 파이널 프로젝트 — 뚜레쥬르(TLJ) 트레이 사진에서 빵 6종을 탐지하는 YOLOv11s 모델.

데이터셋

• Roboflow tlj-bread-6class v2 (버스트샷 그룹 단위로 재분할, train/valid/test 간 leakage 최소화)
• 원본 429장 → train 900 / valid 86 / test 43, 6개 클래스: choco_swirl_bread, kimchi_croquette, olive_bagel, red_bean_bun, strawberry_donut, twist_donut

테스트셋 성능 (43장, 237개 객체)

지표	값
mAP@0.5:0.95	95.6%
mAP@0.5	98.6%
Precision	99.0%
Recall	99.3%
처리속도 (A100, 단일 이미지)	~11.7ms/장

파일

• best.pt — 학습된 가중치 (imgsz=640, 전이학습 100 epoch)
• test_eval_result_v2.json — 클래스별 상세 지표
• results/ — 학습 곡선, confusion matrix, PR curve

사용법

from ultralytics import YOLO
model = YOLO("best.pt")
results = model.predict("tray.jpg")