Retrospection
부스트캠프 final project는 기업연계 프로젝트로 진행하게 되었습니다.
기업에서 주워진 과제는 OCR API를 여러가지 task에 적용시켜보는 것이었고, 우리 조는 wifi 정보를 처리하는 task를 선택하였습니다.
프로젝트 초기에 시스템의 파이프라인을 설정하여 캠퍼 각각의 역활을 분담하여 진행하였습니다.
제가 맡은 일은 ocr api에 이미지가 들어가기 전에 wifi 정보가 있을만한 곳을 crop 해주는 det 모델 훈련과 가상 데이터 제작이었습니다.
det 모델은 시스템에 무리가 가지 않고 빠른 속도와 가벼운 특징을 가진 YOLO 를 사용하였습니다. 모델이 wifi 정보가 들어간 영역을 재대로 찾을 수 있도록 wifi 로고를 훈련 데이터에 넣어 같이 찾도록 하니 좋은 성능을 보여줬습니다.
가상 데이터 제작은 평소 연구실에서 unity 프로젝트를 진행한 경험을 살려 unity로 제작하였습니다. 크롤링 하여 얻은 데이터와 달리 자신이 원하는 구도의 데이터를 직접 제작할 수 있어서 모델의 성능을 확인하는 test에서 많은 도움이 되었습니다.
평가 메트릭에 대해서는 F1 score + (1-Character Error Rate)를 계산하여 OCR모델과 seg모델의 스코어를 같이 계산하였습니다.
프로젝트를 전체적으로 진행하면서 6개월 전과 비교하여 많은것이 달라졌다는것을 확인할 수 있었습니다. AI 프로젝트를 진행하면서 어떤 모델을 사용하고 어떻게 훈련시킬것인가를 생각한다는것은 6개월 전에는 생각할 수 없었던 것 이었습니다. 이러한 귀중한 경험을 하게 해준 부스트켐프와 같이 프로젝트를 진행한 캠퍼 분들에게 다시한번 감사합니다.
