[boostcamp] 부스트캠프 AI Tech 9주차 돌아보기

 

1. 잘한 것

- FPN 논문과 다양한 자료들을 최대한 이해하면서 논문 리뷰를 준비했고, 그에 대해서 좋은 피드백을 들었습니다.

- 객체 탐지에서 적용할 수 있는 다양한 증강기법을 찾아보면서 라이브러리에 없는 것은 직접 구현했습니다.

 

2. 부족한 것

- 코딩테스트 문제를 충분히 풀지 못했습니다.

- Detectron2로 PANet으로 FPN보다 개선된 Neck구조를 구현해보려고 했으나, 라이브러리 사용법에 대한 충분한 이해가 없었기 때문에 끝내 만들지는 못했습니다. 

- WandB 사용법을 익힌다고 했는데 제대로 사용하지는 못했습니다.

 

3. 배운 것

- 1 Stage Detector에 대한 정리 : https://seanpark11.tistory.com/144

📖 YOLO, SSD, RetinaNet

➡️ 모델들의 구조와 핵심 아이디어들을 이해하고, 향후 구현이나 직접 적용에도 많이 사용할 것으로 기대됩니다.

 

- FPN에 대한 심층적인 리뷰

FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection.pptx

3.80MB

 

 

 

📖 Lateral connection, RPN과 RoI를 계산하는 것에 대한 이해 

➡️ 논문 리뷰를 준비하면서 공부했던 feature map 추출 과정은 향후에도 많이 이용할 것 같습니다. 

 

- 객체탐지에서 많이 사용하는 증강기법

📖 Flip, Color Zitter, Mosaic, Mixup, Crop (특히, Mosaic은 직접 구현) 

➡️ 증강기법을 구현해보려는 시도를 하면서 Albumentations에 대한 이해도를 조금 높일 수 있었습니다. 

 

4. 시도할 것

- 간단하게라도 WandB 적용을 통해 사용법을 익힐 예정입니다.

- Scale-aware Auto Augmentation을 적용해볼 예정입니다.