Boostcamp AI Tech 10주차 회고록

10주차 회고록

피어세션

• 대회
  • 오류 해결을 위한 토의
  • 메인 라이브러리 mmdetection으로 고정
  • YoloV7 겸용
  • 데이터 분석 및 수정
• 논문 리뷰
  • 김성수 팀원의 MLP-Mixer 논문 리뷰

이벤트 세션

• 오피스 아워
  • YoloV7 사용법 이해
• 두런두런
  • 이력서를 통한 어필 방법 제시

프로젝트

• 이미지 내의 쓰레기를 Bounding Box 영역으로 검출
  • 토의를 통한 문제점 파악
  • 높은 정확도의 베이스를 천천히 분석한 후 데이터에 이상 없는지 판단

회고

Lv 2를 진행하면서 Object detection에 관한 호기심이 매우 떨어졌던 것 같다.
라이브러리 가독성이 매우 떨어지고, 함수로 정리가 되어있지 않았다.
비록 OD 라이브러리에서 우수한 편에 속하지만, 아직은 코드 레벨이 많이 어렵다고 느껴졌다.
뿐만 아니라, 이해가 가지 않는 기법들이 많았다.
문자열로 함수를 호출하거나 Augmentation을 하는 등, 이용법에 대한 hint가 매우 제한되었다고 느꼈다.

정확도가 매우 오르지 않아 YoloV7로 학습을 진행해보려고 하였고, 과거 YoloV5를 자주로 사용해보아 익숙하게 느껴졌다.
현재 학습을 돌리면서 마찬가지로 정확도가 오르지 않아 문제점을 차차 파악해보고자 한다.