[boostcamp] 부스트캠프 AI Tech 14주차 돌아보기

1. 잘한 것

- 할당된 과제들을 제시간에 제출 완료했습니다.  

- Segmentation Models Pytorch (이하 'smp') 라이브러리를 현재 팀에서 사용하고 있는 베이스라인 코드에서 사용할 수 있도록 코드에 기여했습니다.  

- UNet, UNet++, MANet에 대해 다양한 인코더로 실험을 진행했습니다.    

- GitHub 리뷰어로 새롭게 구현된 기능과 실험들에 대한 브랜치를 검토하고 병합하였습니다. 

- 항상 까먹었던 파이썬 이미지 처리 라이브러리에 대해 전반적으로 정리를 완료했습니다. 

 

2. 부족한 것

- MMSeg 설치 문제가 있어서 주중에 MMSeg에서 제공하고 있는 모델을 실험해보지 못했습니다.

- Leetcode, 백준 등 코딩테스트 문제를 매일 풀지는 못했습니다. 

 

3. 배운 것

- 파이썬 이미지 처리 라이브러리에 대한 정리 : https://seanpark11.tistory.com/159 

📖 PIL, OpenCV, PyTorch, NumPy, Albumentations

➡️ 그동안 항상 혼동하면서 오류가 많이 났는데, 이번에 정리한 코드를 활용해 이미지 처리에 바로 적용할 수 있도록 했습니다. 

 

- SMP 라이브러리 사용법 : 

📖 https://smp.readthedocs.io/en/latest/index.html

 

- 팀원이 기존 Main에서 Pull하지 않고 커밋할 경우 리뷰 상황에서는 이전 코드로 회귀할 가능성이 있고, 이 때 GitHub에서 충돌이 발생하지 않으므로 그냥 브랜치를 병합하지 않도록 유의 

 

4. 시도할 것

- MMSeg 라이브러리를 사용할 수 있도록 모듈화 진행

- Segmentation 작업을 수행하기 위한 다양한 Loss에 대한 실험