Retrospection
이번 P-stage는 Semantic Segmentation에 관한 대회입니다. 이번 대회에서의 목표는 쓰레기 분류를 위한 Semantic Segmentation 모델을 훈련시키는것입니다.
대회에서 사용한 데이터셋은 이전 쓰레기 분류 대회에서 사용한 데이터셋으로써 시멘틱 정보가 추가되었습니다.
이전 쓰레기 분류 대회에서 높은 성적을 기록한 Swin 모델을 기반으로 hrnet, ccnet 등 여러 모델을 적용시켜보았음에도 생각보다 높은 점수를 기록할 수 없었습니다. 또한 생각보다 앙상블을 사용해 점수를 높일 수 없었던것이 아쉬웠습니다.
이후 고득점을 한 조들의 리포트를 살펴보면서 Semantic Segmentation에서 생각보다 많은 iter을 수행하여도 과적합이 발생하지 않는다는것을 알게 되었습니다. 이것은 Semantic Segmentation 만의 특징이라고 생각해도 좋을 것 같습니다.
부스트켐프의 마지막 대회에서 높은 점수를 기록 할 수 없어서 아쉬웠지만, 처음 부스트캠프에서 대회를 했을때와는 많은것이 달라진것을 느낄 수 있었습니다. 대회를 시작하자마자 깃에서 브랜치를 나누어 협업을 진행하였고 깃프로젝트, 이슈 처리를 하며 깃을 활용했습니다. 또한 딥러닝 협업 툴인 Wandb를 능숙하게 사용할 수 있게 되었고 이를 통해 딥러닝 모델 훈련에서의 협업능력을 키울 수 있었습니다.
비록 스코어는 높지 않았지만 처음에 비하여 많은것이 달라졌다는것을 알 수 있는 대회였습니다.
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