대회 진행 상황

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 길러야겠다는 생각이 들었다.

팀원들이 만든 모델의 output들 중 객체 탐지율이 높은 이미지들을 모으고, 이들 중 중복을 제거하고 학습 데이터에 추가하도록 정리하는 작업을 다 같이 했다. 확실히 성능이 좋은 모델들이어서 딱 원하는 category만 탐지한 좋은 데이터들이 있었지만, 일치율이 높은 데이터가 많지는 않았다.(몇십 개 정도의 직접 수작업해도 될 정도) 그래서 이걸 train data에 추가했을 때 성능 향상이 많이 될 지는 잘 모르겠다. 그래도 현재로선 가장 기대해 볼 만한 방법인 것 같고 시도해봐야 할 것 같다.