컴퓨터 비전 과정이 끝나면서, 그동안의 학습과 프로젝트 경험을 되돌아보는 시간을 가지려 합니다. 이번 과정을 통해 다양한 기술을 배우고, 실습을 통해 이를 적용해볼 수 있는 기회를 가졌습니다. 또한, 경진대회를 통해 실제 문제 해결 능력을 기르고, 팀원들과의 협업을 통해 많은 것을 배울 수 있었습니다.
1. 학습 내용 회고
고전 컴퓨터 비전에서 딥러닝으로의 여정
컴퓨터 비전의 기본 개념부터 시작하여, 고전적인 이미지 처리 기법들에 대해 학습했습니다. 경계 검출(Contour Detection)과 같은 기본적인 기법들을 통해 이미지 내의 중요한 정보를 추출하는 방법을 익혔습니다. 이러한 기초가 쌓인 후, 딥러닝 기반의 이미지 분류 기법들에 대해 깊이 있게 탐구했습니다.
CNN(Convolutional Neural Networks) 모델들은 컴퓨터 비전의 핵심이었고, AlexNet, VGG, ResNet, EfficientNet 등의 다양한 모델 구조와 그들의 혁신적인 접근 방법을 이해할 수 있었습니다. 특히, ResNet의 skip connection이 딥러닝 모델에서 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 알게 되었습니다.
실제 프로젝트와 경진대회 참여
학습한 이론을 바탕으로 다양한 프로젝트와 경진대회에 참여할 기회를 가졌습니다. 특히, 이미지 분류와 객체 탐지 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. 프로젝트를 진행하면서 여러 최신 기술들을 직접 적용해 볼 수 있었으며, 이를 통해 이론적인 이해를 실무적으로 확장할 수 있었습니다.
경진대회에서는 주로 문서 이미지 분류 문제를 다루었고, 여기서 최신의 CNN 모델과 데이터 증강 기법을 사용해 최적의 성능을 도출하기 위해 노력했습니다. 특히, EfficientNet과 Tiny ViT 모델을 활용한 앙상블 기법을 통해 성능을 극대화할 수 있었습니다. Test Time Augmentation (TTA)과 소프트 보팅 기법을 새롭게 시도해본 것도 매우 유익한 경험이었습니다.
2. 새로운 시도와 배운 점
Test Time Augmentation (TTA)과 소프트 보팅의 도입
TTA와 소프트 보팅을 경진대회에서 처음 도입해봤습니다. TTA는 다양한 변환을 적용하여 예측 결과의 신뢰성을 높이는 데 기여했으며, 소프트 보팅은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 각 모델의 강점을 극대화하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 시도들은 최종 성능을 크게 향상시키는 데 결정적인 영향을 미쳤습니다.
OCR 기법의 도입과 한계
특정 클래스의 문서 이미지를 분류하는 데 어려움을 겪으면서, OCR(Optical Character Recognition)을 도입하여 텍스트 정보를 분석하려고 했습니다. 하지만, OCR의 성능이 일관되지 않아 모든 클래스에서 최적의 성과를 내지 못한 점은 아쉬움으로 남습니다. 이 경험을 통해 특정 기술이 모든 문제에 적용될 수는 없다는 점을 다시 한번 깨달았고, 상황에 맞는 적절한 도구와 기법을 선택하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
3. 팀워크와 협업의 중요성
경진대회를 통해 팀워크의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되었습니다. 초기에는 작업 분담이 명확하지 않아 비효율이 발생했지만, 점차 협업 도구를 적극적으로 활용하고 실시간으로 진행 상황을 공유함으로써 문제를 해결해 나갔습니다. 이러한 경험은 향후 프로젝트에서 더 나은 협업을 이끌어낼 수 있는 밑거름이 될 것입니다.
4. 앞으로의 계획과 다짐
이번 컴퓨터 비전 과정을 통해 배운 것들을 바탕으로, 앞으로의 프로젝트에서는 멀티모달 모델을 시도해보고자 합니다. 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 모델을 통해, 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대합니다. 또한, 데이터 증강 기법의 다양화를 통해 데이터의 불균형 문제를 해결하는 데 더욱 집중할 계획입니다.
마지막으로, 이번 과정을 통해 얻은 경험들은 저에게 큰 자산이 되었으며, 앞으로의 연구와 실무에 큰 도움이 될 것이라 확신합니다. 컴퓨터 비전의 세계는 끝이 없으며, 계속해서 새로운 기술들이 등장하고 있습니다. 이 과정을 통해 배운 내용을 지속적으로 복습하고, 새로운 기술들을 계속해서 습득해 나가면서 성장해 나갈 것입니다.
컴퓨터 비전 과정은 매우 도전적이었지만, 그만큼 많은 것을 배울 수 있었던 귀중한 시간이었습니다. 이 과정을 통해 얻은 지식과 경험들은 저에게 큰 자산이 되었으며, 앞으로의 연구와 실무에 큰 도움이 될 것이라 믿습니다. 컴퓨터 비전의 여정은 이제 막 시작되었으며, 앞으로도 끊임없이 학습하고 도전해 나가겠습니다.
