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p3-ims-obd-detecting-your-mind-ssap-possible created by GitHub Classroom

부스트캠프 AI Tech

[P Stage 3] Image segmentation and Detection

팀 소개

• Detecting your mind SSAP possible
• 조원 : 김태진, 김희섭, 김평화, 백서윤, 송준영, 주찬형

대회 개요

바야흐로 대량 생산, 대량 소비의 시대. 우리는 많은 물건이 대량으로 만들어져 쏟아져 나오고, 그에 따라 대량으로 소비되는 시대를 살고 있습니다. 하지만 이러한 문화는 심각한 쓰레기 문제를 낳고 있습니다. '쓰레기 대란', '매립지 부족'과 같은 표현을 뉴스에서 듣는 빈도가 점점 늘어나고 있다는 것만으로도 그 문제가 얼마나 심각한지 알 수 있습니다.

이러한 환경 부담을 조금이나마 줄일 수 있는 방법의 하나로 '분리수거'가 있습니다. 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립, 소각되기 때문입니다. 우리나라의 분리 수거율은 굉장히 높은 것으로 알려져 있고, 또 최근 이러한 쓰레기 문제가 주목받으며 더욱 많은 사람이 분리수거에 동참하려 하고 있습니다. 하지만 '이 쓰레기가 어디에 속하는지', '어떤 것들을 분리해서 버리는 것이 맞는지' 등 정확한 분리수거 방법을 알기 어렵다는 문제점이 있습니다.

따라서, 우리는 쓰레기가 찍힌 사진에서 쓰레기를 Segmentation / Detection 하는 모델을 만들어 이러한 문제점을 해결해보고자 합니다. 문제 해결을 위한 데이터셋으로는 일반 쓰레기, 플라스틱, 종이, 유리 등 11 종류의 쓰레기가 찍힌 사진 데이터셋이 제공됩니다.

p3-ims-obd-detecting-your-mind-ssap-possible's Issues

시드값 고정 이슈

• 현재 코드에서 시드값이 고정이 안되어 학습되는 경우가 생김

기초 모델 추가 및 테스트

• 수업 내용때 나왔던 각종 모델의 코드 추가

• DilatedNet, DeepLabv2(not pretrained model) 성능 파악

#16 모듈 업데이트

1. gitignore 추가

Add gitignore

이슈 사용 및 브랜치 테스트를 겸해서 gitignore를 추가해보겠습니다.

초기 베이스라인 모듈화

• 초기 베이스라인 코드 모듈화

• 로깅 작업 추가

• 하이퍼 파라미터 json형식 관리형식으로 변경

resnext101_32x8d dilate lavel 구조 변경으로 receptive field 조율

• 기존 [1,12,24,36] -> [1,6,12,18]

#19 agumentation

• OneOf
  RandomShadow
  RandomSunFlare
  RandomRain
  RandomSnow
  RandomFog

#18 모델추가

• MANet_efficient-b7 모델 추가

베이스라인 변화로 인한 업데이트 및 코드 추가

• 현재 최고성능 모델 추가

• cutmix/ mixup 구현

모델 추가

• pretrain model 추가

• pretrained ResNext + deepLabV3 추가

모델 추가

• 다양한 모델에 대한 추가 작업

모델 학습 수행 및 전체 프로세스 검사 테스트, Augmentation코드 구현

• ResNext pretrain model + deeplabv3 성능파악

• Efficeint pretrain model + deeplabv3 코드구현 성능파악

• 전체 코드 학습 프로세스 테스트 수행

• mixup, cutmix 코드 구현