Day 1. Monday
✏️ 복습
- object detection 성능 평가
https://velog.io/@kupulau/object-detection-overview
🏠 Homework
- 기본 과제 1 완료.
!pip install map_boxes==1.0.6
!pip install numpy==1.26.4
!pip install tqdm==4.65.0
!pip install pycocotools==2.0.6위의 패키지를 위의 버전들로 변경해야 문제 없이 실행됨.
np.str을 str로 고쳐야 함.
주목할 점은 TP + FN = num_annotations 라는 점? num_annotations가 positive 전체 샘플인가보다.
🙌🏻 Peer Session
- Object detection 주제에 관련된 논문 리뷰 계획
- Cascade R-CNN, DINO, EVA, Co-DETR, ATSS, ViT-CoMer
- 실험 계획
- 첫 주 목표!
- 강의 모두 수강
- MMDetection library 공부하기
- 모델 실험 기록 형식 정하기
- 최적의 optimizer, learning scheduler 찾기
📋 Memo
첫 번째 프로젝트도 완전히 소화하지 못한 것 같은데 바로 두 번째 프로젝트가 들이닥치니 좀 막막하다. 강의는 듣고 있지만 또 완전히 새롭고 생소한 개념들을 배우고 있어서 잘 안 들어오고...그래도 이번에 더 성장한 모습으로 능숙하게 모델 훈련하고 결실을 낼 수 있도록 열심히 해야겠다. 서버 빨리 고쳐지면 좋겠다.
Day 2. Tuesday
✏️ 복습
- 2 stage detectors
https://velog.io/@kupulau/2-stage-detectors
👶 Mentoring
- Level2 멘토님 소개
- 멘토링 컨텐츠
- 자기 소개
- Github 협업을 어떻게 해야 하나?
- 취업에 도움되는 스펙 : 대회 수상 (및 경험), 도메인 살리기 (의료, 금융 등)
🙌🏻 Peer Session
- 이번 대회 주요 주안점 논의
- EDA 피드백
- 어떤 모듈 사용할지? MMDetection? Detectron2?
- 어떤 augmentation 적용?
- class imbalance 대책
- base에서 코드 실행
📋 Memo
익숙하지 않은 새로운 개념 (object detection) 긴긴 강의 듣고 멘토링에 피어 세션 이어서 하니 피곤하다. 그래도 에너지 넘치는 새 멘토님 만나서 많은 얘기를 들어서 즐겁고 유익했다. 그리고 오늘 피어 세션에서 EDA & 모델 실험 관리에 대해 제안하면서 역할을 좀 한 것 같아서 뿌듯하다. 얼른 강의도 마무리해서 실험할 수 있도록 하고, 이번 대회에서 기여를 더 할 수 있도록 노력해야겠다.
Day 3. Wednesday
✏️ 복습
-
MMDetection 사용법
https://velog.io/@kupulau/MMDetection-사용법 -
Detectron2 사용법
https://velog.io/@kupulau/Detectron2-사용법
🏠 Homework
- 기본 과제 2 완료.
2강 실습을 바탕으로 Fastr R-CNN을 직접 구현하여 object detection 학습을 시키는 법을 배울 수 있었다.
그리고 object detection은 역시 학습에 시간이 엄청 많이 걸린다. 첫 epoch은 1시간 26분 넘게 걸렸고 다음 epoch부터는 대략 27분씩 걸리고 있다. 너무 오래 걸려서 14 epoch을 다 돌릴 필요는 없다고 하셨는데 애초에 구글 코랩에서 5번째 epoch을 돌리는 중에 GPU 자원 다 썼다고 끊겨버리므로 다음 번에는 epoch을 적게 설정해서 조금만 학습하고 끝내도록 하자.
🙌🏻 Peer Session
- 쓰레기 이미지 object detection 대회 관련 논의
- 과제 논의
📋 Memo
새벽 늦게까지 EDA 마무리하고 뒤늦게 강의 진도 따라가고 있는데 잠도 잘 못 자고 정리하는 것도 오래 걸리고 그래서 뭘 모르니 모델 돌려보지도 못하고 있고 답답하다. 연휴 동안 보충하도록 노력해보자.
Day 4. Thursday 개천절
Day 5. Friday 새로고침 데이
