대회 진행 상황

Annotation을 활용해 train data visualization code를 구현하는 걸 계속 했고 실제로 visualizing하는 데 성공했지만, 내가 원하는 masking의 형태가 아니라 object의 테두리만 색칠되는 형태로 나타났다. baseline 코드에서는 mask 내부가 가득 색칠돼있어 당연하게 생각했지만, 작업을 진행하고 나니 Annotation의 좌표들은 테두리 좌표만 있다는 걸 깨닫게 되었다.

어떤 식으로 내가 원하는 visualizing을 할 수 있나 baseline 코드를 분석한 결과, coco 라이브러리를 활용해 내부 함수를 통해 Annotation 좌표 내부를 색칠할 수 있는 것 같았다. 하지만 이를 새로 하려면 시간이 걸리고, 팀원들이 Pseudo labeling 준비를 거의 끝내서(단일 모델 성능을 끌어 올리셨다.) 제대로 visualizing을 성공해도 이젠 이를 활용하기가 쉽지 않을 것 같았다. 아무래도 visualizing을 통해 애매모호한 object에 대해 어떤 category로 분류했는 지 알아내는 게 중요하지만, 이미 좋은 score를 내고 있는 모델에서 뽑은 데이터가 크게 labeling 오류가 있진 않을 것이고, 이를 적용하기엔 남은 시간이 없다. 아쉽지만 train data visualizing은 진행하지 않게 될 것 같다. 팀원들의 모델에 대해 inference visualizing을 통해 개선 방향을 알아봐야 할 것 같다.