통제변인을 하나 가지고 하나씩 바꿔가면서 성능이 어떤상황에서 좋아지는지, 아니면 오히려 나빠지는지 확인하였고, 그 이유에 대해서 작성해보았다. Augmentation, resolution, optimizer, 앙상블에 대해서 왜 좋아졌는지, 아니면 오히려 나빠졌는지 확인하였다. 또한 현 시점에서 sota논문을 찾아보며 어떤 문제점을 개선하였고 왜 좋아졌는지 이해하고자 하였다.
저번 프로젝트에서는 컨벤션을 정하고 이에 맞춰서 깃 전략을 세워 진행했는데 멘토링에서 배운것을 토대로 이번 기회를 통해 pull request랑 issue도 활용해볼 수 있었다.
또한 저번 프로젝트에서는 모델에 대한 분석 없이 그냥 sota인 모델을 넣었다면 이번 프로젝트에서는 sota인 모델을 넣고 왜 잘나왔는지 모델 분석까지 진행했다. 저번 대회와 달리 object detection에 대한 현재까지의 논문 흐름이 어떤지 이해할 수 있게 되었다.
첫주에 강의해주신 mmdetection강의를 피어세션 시간에 같이 요약하고 설명할 수 있는 기회를 가질 수 있어서 좋았다.
Wandb를 잘 사용하고 싶었으나 생각보다 내가 원하는대로 되지 않아서 아쉬웠다. 그리고 파일들을 처리하는데 생기는 에러에서도 pandas나 numpy를 잘 활용하지 못한점과 파일 구조를 이해못해서 결국 다른 팀원이 해결해준 점에서 스스로 해결하지 못해 아쉬웠다. 다음 프로젝트에서는 좀더 꼼꼼하게 이해하고 넘어가고자 한다.
이번 프로젝트에서는 개인적으로 해보고 싶었던 wandb에 기능을 제대로 추가하지 못해 아쉬웠다. 다음 프로젝트를 시작하기 전에 팀원이 wandb코드를 어떻게 수정했는지 확인하고 이를 통해서 다음 프로젝트에서는 좀 더 잘 수정해보고 싶다. 또한 파일처리관련해서 pandas나 Numpy를 좀 더 공부해볼 필요성을 느겼다. 또한 팀의 분위기를 위해 더 적극적으로 스몰톡이나 협업 분위기를 더 좋게 하기 위한 시도를 해볼 것이다.
이번 프로젝트에서 꽤 많은 것을 얻어갔다. 첫째로 mmdetection을 사용할 수 있게 된 것, 그리고 object detection이라는 task에 대해 더 잘 이해할 수 있었다. 하지만 성취감에서는 classification보다 좀 떨어진 것 같다. Classification때는 모든 팀원이 새벽까지 점수를 올리기 위해 몰두했고 성적도 좋았으나 이번에는 워라벨을 지키기로 서로 이야기했고 밤 늦게까진 했지만 새벽까지하지는 않았다. 결과적으로도 성적이 안좋게 나와서 몇몇 팀원들은 낙심했을 수 있겠다 생각하고 그럴 수 있다고 인정한다. 다음 대회에서는 성적이 더 잘나올 수 있도록 열심히 준비해야겠다는 생각이 들었다.