2024.01.06 ~ 2024.01.07 주말 TIL
자율주행 관련 모델 학습을 위해 필요한 data을 어떻게 얻는지에 대해 배웠다. 데브코스 강의를 들으면서 한번씩 들었던 내용들이라서 정리한다는 느낌으로 들었다. data와 관련해서는 딥러닝을 하게 되면 진짜 data를 다룰 일이 모델을 다루는 것보다 많을 수 있겠다는 생각이 들었다.
데이터 label의 포맷을 바꾸는 부분을 실습하였다. YOLO v3 모델을 구현할 때 실습해 본 내용이지만 이 부분만 간단하게 작성해보니 이해가 더 쉬웠다. 복습한다는 생각으로 실습하였다.
📝 배운 내용
Dataset
- KITTI
- 여러 센서들에서 취득한 데이터들이 있다
- 센서들의 좌표계를 확인하는 것이 중요하다. 그 이유는 여러 센서들의 축 방향을 일치시켜주어야하기 때문이다
- object detection과 관련된 데이터도 있다
- BDD
- 자율주행을 위한 딥러닝 데이터
- segmentation 데이터로 구성되어있다
- 다양한 환경, 도시의 현실적인 상황이 담겨있다
- label이 JSON 형식으로 되어 있다
- cityscape
- 다양한 도시의 도로 semantic segmentation 데이터
- JSON 파일로 구성되어있다
- 원하는 모델에 데이터를 사용하기 위해서는 데이터 포맷을 맞춰주어야 한다
