[boostcamp] 부스트캠프 AI Tech 11주차 돌아보기

1. 잘한 것

- baseline을 보고 프로젝트 디렉토리를 구상해서 기본 프로젝트 구조를 제안했습니다. 

- Train dataset을 random split할 수 있도록 코드를 1차 구현했습니다. 

- 모델이 추론한 결과에 대해 시각화를 진행하고, 추가적으로 개선이 필요한 부분을 제안했습니다. 

- 강의, 과제 등 할당된 내용에 대해 모두 제시간에 완료했습니다. 

- 코딩 구현 공부를 위해 Leetcode도 새롭게 시작했습니다. 

 

2. 부족한 것

- 주간에 배웠던 내용들을 미리 정리하기로 계획했지만, 할당된 작업들로 인해 제대로 정리하지 못했습니다.

- 데이터셋을 생성하는 것을 알아본다고 했지만, 적당한 방법론을 아직 찾지 못했습니다. 

 

3. 배운 것

- OCR을 위한의 Sub 모듈 및 태스크 : https://seanpark11.tistory.com/150

📖 OCR의 문제 정의, Text Detector, Text Recognizer, Serializer, Text Parser  

 

- Labeling 도구 

📖 LabelMe, CVAT, Hasty Labeling Toool, Roboflow

 

4. 시도할 것

- K-Fold Cross Validation에 대해 공부하고, 구현해서 실험을 진행할 계획입니다. 

- 논문으로 공부했던 내용을 정리해서 블로그에 올릴 계획입니다.