[Boostcamp AI Tech] [데이터 제작] 16주차 주간학습정리

bluegun·2021년 11월 22일
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AI Tech 2기 활동

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1주 동안 최종 프로젝트 주제 선정과 세부 목표를 설정하는 데 스트레스도 받고 뭐라도 해야하는데 아무것도 하기 싫은 상태가 이어져 한 주 동안 학습을 많이 진행하지 못했고 일일 회고도 하지 못했다. 일일 회고를 지키기 못한 점은 아쉽지만 앞으로 부스트캠프가 끝날 때 까지라도 회고를 매일 할 수 있도록 다시 노력해야겠다.


무엇을 했나요?

최종 프로젝트

시각장애인용 인도 인식 프로그램 개발로 주제가 정해졌다. 마땅히 다른 주제가 생각 안나기도 했고, 데이터셋이 잘 구축되어 있는 것 같아 그대로 밀고 나가기로 했다. 모델은 segmentation 모델을 사용할 예정이고, 우선은 장애물 인식보다는 지면 인식을 목표로 하고 이후 추가로 가능하면 장애물 인식까지 하게 될 것 같다. 이는 surface mask 데이터셋에 장애물(자동차 등)에 대한 masking이 되어있지 않아, 두가지를 각각 학습해서 합쳐야 하는데, 이렇게 할 경우 원하는 Inference 속도가 나올 지 확실하지 않아서 일단 하나만 제대로 하고자 한다.

이 후 각자 surface mask 데이터셋의 한 class씩 잡고 class가 포함된 이미지 name을 추출하고 EDA를 진행하였다. 나는 인도 class를 맡아서 EDA를 진행했고, 다음과 같은 사항을 확인할 수 있었다.

  • 바닥의 형식에 따라 attribute가 다양하게 설정되어 있다.
  • masking 자체는 상당히 깨끗하게 되어있다.
  • 이면도로나 자전거 도로와 혼동이 가는 데이터가 존재한다.
  • 같은 인도여도 attribute에 따라 다르게 masking 되어있다.
  • 낙엽 등으로 가려진 부분은 masking 되어있지 않다.
  • 인도 양 끝에 높낮이가 차이나는 경우가 있는데 실제 프로그램이 이를 인식하기 쉽지 않을 것 같다.

데이터 제작

데이터 제작 대회는 별로 진행하지 않았다. 주말을 지나고 나니 용범님께서 리더보드 1등을 당당히 달성하셨고, 나도 뭔가 annotation을 바꿔야 하나 싶은 생각이 드니까 굳이 이렇게까지 해야하나 싶어서 안 하게 되었던 것 같다. 대회 종료 상위권 팀의 솔루션을 들어보니 할 수 있는 일이 있었는데 너무 일찍 놓은 것 같아 그 점이 아쉽다.


느낀 점

허리도 안 좋고 해서 누워있으면 다신 노트북 앞에 앉지 못하는 악순환이 반복되어 아무것도 못한 한 주가 되어버린 것 같아 안타깝다. 부스트캠프가 얼마 남지 않은 만큼 유종의 미라도 장식할 수 있도록 노력해보자.

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