[11] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 에이블스쿨 8주차

1. 이번 주의 구성 (3.20. ~ 24.)

3차 미프는 두개의 프로젝트로 나눌 수 있다. CNN을 활용하여 차 훼손여부를 탐지하기(월~수), YOLO를 활용하여 화폐 탐지하기(목~금) 로 이루어졌고 2차 때와 달리 캐글 경쟁은 아니었다.

 

 

2. 훼손 차량 탐지하기

1일차는 데이터 전처리로 시간을 보냈다. train, val, test set를 파이썬 명령어를 활용하여 분할, 이동시키는 등 작업을 했는데 평소 많이 활용하는 코드들은 아니다보니까 많이 찾아보며 진행했다. 2~3일차는 내가 직접 모델을 짜보기도하고 pre trained 모델을 파인튜닝하여 성능을 높여보기도 했다. 훼손 or NOT 이 확실한 데이터set이어서 그런가 데이터 augmentation을 진행하니 오히려 성능이 떨어지는 현상이 나타났다. 하지만 실제 현장에서는 다양한 사진이 올테니 일반화 성능은 Generator를 활용한 모델이 좋을 것 같긴하다.

 

 

3. 화폐 탐지하기

저번 시각지능 시간에 진행했던 실습과는 약간 다른 방향으로 진행되었다. 이미지가 주어지고, 그 이미지의 메타 정보가 json형태로 주어졌는데, 이미지 사이즈를 1/5로 줄여 메타 정보도 수정해야하는 보너스 작업이 진행되었다. 우선 내가 일일히 annotation을 하지 않아도 된다는 사실이 기뻐서 재미있게 수행했다. 그러나 데이터set의 한계 때문인지 외국 화폐나 구 지폐도 모델이 탐지해서 보완이 필요해보였다. 실제 서비스로 상용화하기 위해서는 얼마나 많은 데이터를 활용할 지 궁금해지는 미프였다.

모델아... 나는 너에게 구지폐를 가르쳐 준 적이 없어... ㅠㅠ

 

 

4. 늘 배우는게 많은 미프

나는 이미 이론적인 내용을 아주 살~~짝 알고 있다 보니까 수업시간은 조금 루즈해질 때도 있는데, 미프는 데이터만 주고 하나부터 열까지 다 하게 만드니까 늘 기대되고 재미가 있다. 이렇게 힘들게 하고 dacon의 솔루션을 보면 어느 정도 flow가 눈에 그려져서 내 성장에도 도움이 되는 것 같다!