[boostcamp] 부스트캠프 AI Tech 8주차 돌아보기

 

1. 잘한 것

- 할당된 강의 내용을 듣고 과제와 내용을 정리하였습니다. 

- 프로그래밍 능력을 높이기 위해 이번 주에 할당된 코딩테스트 문제 풀이는 모두 완료하였습니다. 

2. 부족한 것

- 라이브러리(MMDetection, Detectron2)에 대한 사용법을 잘 이해하지 못했습니다. 

- 프로젝트에 대한 EDA를 수행하는 정도 수준이 너무 단순한 것만 시도했습니다. 

3. 배운 것

- 객체 탐지에 필요한 기본 개념 : https://seanpark11.tistory.com/137, https://seanpark11.tistory.com/138

📖객체 탐지 지표(IoU, mAP, FPS, FLOPS), 데이터 포맷(COCO, Pascal VOC)

 

- 2 Stage Detectors : https://seanpark11.tistory.com/141, https://seanpark11.tistory.com/142

📖 R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN, Faster R-CNN

📖 객체 탐지 모델의 구조 및 Neck의 개념 : FPN, PANet, Bi-FPN

 

- 1 Stage Detectors 

📖 YOLO, SSD, RetinaNet

4. 시도할 것

- 라이브러리에 모델을 구축 및 등록하여 수행할 예정입니다.

- WandB 사용법을 익힐 예정입니다.

- 다음 주까지는 배웠던 내용들을 모두 정리할 예정입니다.