# Boostcamp AI tech

183개의 포스트

[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 12주차 Day 3 학습 기록

요약 배운 내용 DeconvNet SegNet 학습 내용 대회 진행 상황

5일 전
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Boostcamper's TIL (15)

FCN의 한계와 Skip-Connection을 적용해 극복한 모델들Recptive Field를 확장시킨 모델들큰 객체의 경우 지역적인 정보만으로 예측해 전체적인 모습을 예측하지 못함같은 객체여도 다르게 labeling작은 Object가 무시되는 경우가 있음Deconvo

6일 전
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Boostcamper's TIL (14)

pixcelwise prediction큰 객체의 경우 지역적인 정보만으로 예측해 전체적인 모습을 예측하지 못함같은 객체여도 다르게 labeling작은 Object가 무시되는 경우가 있음Deconvolution의 절차가 너무 간단해 경계를 학습하기에는 무리가 있음 (ex

6일 전
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Boostcamper's TIL (13)

Pixel-wide classification대표적인 Segmentationfeature extraction을 위해 VGG 네트워크를 백본으로 사용VGG네이트워크의 Fully Connected Layer(nn.Linear)를 Convolution으로 대체Transpos

6일 전
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 12주차 Day 1 학습 기록

EfficientUNet을 설치하여 EfficientUNet-b5 모델로 돌려보았으나 모델이 background만 보는 문제가 발생하였다. 데이터 비중이 높은 plastic bag나 background만 집중적으로 예측하도록 학습되었기 때문에 발생한 결과이고, 이렇게

2021년 10월 18일
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[Day 47] Boostcamp AI-Tech

2021년 10월 15일 Day 47

2021년 10월 15일
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[Day 46] Boostcamp AI-Tech

2021년 10월 14일 Day 46

2021년 10월 14일
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[Day 45] Boostcamp AI-Tech

2021년 10월 13일 Day 45

2021년 10월 13일
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[Day 44] Boostcamp AI-Tech

2021년 10월 12일 Day 44

2021년 10월 12일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 10주차 Day 4 학습 기록

대회 진행 내용(무엇을 알게 됐나요?)

2021년 10월 11일
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[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 10주차 Day 3 학습 기록

학습 내용 현재까지 알게 된 것 대회 특성상 mAP가 높을수록 점수가 높기 때문에, Faster R-CNN처럼 Bbox를 많이 예측하는 게 점수가 높게 나온다. 이런 점에서 Cascade R-CNN은 high quality box를 추출하기 때문에 점수가 낮게 나오는

2021년 10월 11일
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