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[부스트캠프 AI Tech] Level2 Segmentation 대회 개인 WarpUp Report

[부스트 캠프 Pstage-2] - Semantic Segmentation >Public LB Score 0.7207 Private LB Score 0.7059 (5등) [나의 목표] 적어도 사용한 모델에 대해서는 알아보자 Semantic Segmentation

2022년 5월 13일
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[부스트캠프 AI Tech] 12주차 Warp Up Report

Public LB Score 0.7207Private LB Score 0.7059 (5등)적어도 사용한 모델에 대해서는 알아보자Cascade R-CNN, Centernet2, ATSS, HTC, YOLO 등 최대한 많은 모델 사용 시도Object Detection T

2022년 4월 8일
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[부스트캠프 AI Tech] 7주차 Warp Up Report -2

Private LB Score 0.7270Resnet152, Swin-Transformer, NFnet, Efficientnet 등 여러 가지 모델을 사용 해보았지만, 모델 변경을 통한 성능 향상을 기대하기는 어려웠음적은 Data 때문이라 생각하여, 이후 실험들에서는

2022년 3월 4일
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[부스트캠프 AI Tech] 6주차 Warp Up Report -1

Warp up Report 1. Data Labeling 2. Modeling 1. DataLabeling Data Info Basic Train Data Folder StructureZ Target Train Data Folder Structure Gene

2022년 2월 25일
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[부스트캠프 AI Tech] 6주차 Day 2

Model 은 객체, 사람 또는 시스템에 대한 정보의 표현이며, 모형이라고도 부를 수 있다.Pytorch 는 Low-level, Pythonic, Flexibility 의 특징을 가진다.Pytorch의 Model의 모든 Layer는 nn.Module Class를 상속

2022년 2월 22일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 14주차 Day 5 대회 회고

주제 : 10가지 재활용 품목 분류를 위한 Object Setection 모델 개발사용한 방법Swin HTC, UPerNet 모델을 EnsemblePseudo labeling, Test Time Augmentation으로 성능 향상지난 Detection 대회를 진행한

2021년 11월 8일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 14주차 Day 4 학습 기록

Ensemble은 Hard voting을 활용하기로 하였다. 어제 생각한 대로 Hard voting으로도 성능 향상을 기대해 볼 수 있다 생각했고, soft voting을 하기에는 팀원들께서 여유가 없어 부탁드리기 힘들었다.Hard voting 방법으론 모델 3개를 사

2021년 11월 8일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 14주차 Day 3 학습 기록

Ensemble에 대해 조사해봐야 했지만, 주중에 다른 일이 생겨 많이 조사하지는 못했다.일단 soft voting을 하려면 팀원들이 모델 output을 수정하여야 해 번거롭기도 하고, segmentation 특성상 모델 3개 이상이면 hard voting으로도 어느정

2021년 11월 8일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 14주차 Day 2 학습 기록

팀 내에서 성능이 가장 좋은 모델 3개에서 Inference를 진행하고, 이를 활용해 test data image와 prediction mask를 추출하는 코드를 팀원께서 작성해주셔서, 이를 활용해 뽑아낸 각 category별 image들을 다 같이 정리하였다. 최대한

2021년 11월 8일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 주간 학습정리

월 : https://velog.io/@bluegun/Boostcamp-AI-Tech-P-stage-13%EC%A3%BC%EC%B0%A8-Day-1-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B8%B0%EB%A1%9D화 : https://velog.io

2021년 10월 31일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 Day 5 학습 기록

train data mask visualizing 작업을 거의 다 한 것 같은데, image별 mask를 생성하는 과정에서 자꾸 막히고 있다. 머리로는 돼야 할 것 같은데 자꾸 논리적으로 오류가 나는 게 알고리즘 문제를 푸는 느낌이 많이 났고, 논리력을 많이 길러야겠다

2021년 10월 31일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 Day 4 학습 기록

오늘은 비염이 심해지고 머리가 많이 아파 작업은 별로 하지 못하고 많이 쉬었던 하루였다.팀원분들이 Pseudo labeling을 위해 output image와 mask를 저장하고 각 category별로 분류하는 코드를 만들어 각자 결과물을 만들고 계시다고 하셔서, 이미

2021년 10월 31일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 Day 3 학습 기록

팀원들은 현재까지 학습한 Swin 모델들을 단순한 Augmentation만으로 성능을 끌어올리는 데 한계가 왔다고 판단하셨고, 지금 모델로도 0.7 이상의 score가 나오고 있기 때문에 이를 활용해 Pseudo labeling을 진행하기로 하셨다.나는 이를 도움과 동

2021년 10월 31일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 Day 2 학습 기록

계속해서 HRNet OCR을 해보려고 시도했지만 가져오는 게 잘 되지 않았다. 그리고 HRNet을 써도 생각보다 성능이 많이 안 오른다는 얘기가 있어 우선 순위를 내려야 할 것 같다고 생각했다.팀원들이 MMSegmentation 라이브러리를 활용중인데, 이 중 Swin

2021년 10월 31일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 13주차 Day 1 학습 기록

배운 강의 내용HRNet대회 진행 상황HRNet 구현 시도 -> 아직 성공 못함이번 주에 제공된 강의가 HRNet이어 수강하였고, 강의에서 HRNet의 주 아이디어가 고해상도를 유지함으로서 위치 정보를 더 잘 저장하는 것이라 하였고, 이 점이 현재 대회 데이터셋에 적합

2021년 10월 31일
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부스트캠프 AI Tech Week12 회고

부스트캠프 AI Tech Week12 회고

2021년 10월 22일
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