segmentation3 [P stage][Semantic Seg] 대회 프리뷰 & Segmentation 대회 소개 (마스터 클래스) 1. 대회 Preview Semantic Segmentation 픽셀 단위의 분류를 수행하기에 상대적으로 학습이 어렵고 annotation에 노이즈가 많은 편이다 학습 크기를 4096 x 2048같은 고해상도 이미지는 모델 학습하기가 어려워서 512 x 512로 줄여서 제공 2. Segmentation 경진대회 소개 * 한국인 헤어스타일 경진대회 노이즈를 제거하는 방법 Co-Teaching이라는 방법을 사용 -> 학습시 배치마다 로스가 큰 이미지 몇개를 제거하고 학습하는 방법 (32개 중에 로스가 높은 2개를 제거하고 30개만 학습) 좀 더 강건하게 학습을 할 수 있다 마스크의 일부 영역을 잘라서 이미지의 일부 영역에 붙임 -> 양갈래 머리가 없었던 데이터의 한계를 극복하고자 하였다 * Body Morp.. 2022. 12. 21. [P stage][Semantic Seg] 대회 환경세팅 다운로드한 Extension 1. Jupyter 이건 jupyter notebook으로 작업하기 위해 다운 받음 2. Atlassian (Jira) Jira에 issue를 만드는 것과 동시에 branch를 만들 수 있어서 너무 편함 3. Github (Pull request and Issues) 협업 툴을 Github로 정해서 PR을 하거나 Issue를 만들기 위해 다운 4. Python 이거 안 받으면 jupyter notebook돌릴 때 아래 같은 오류가 난다 공동 Github를 clone 해오자 git clone https://github.com/boostcampaitech4lv23cv2/level2_semanticsegmentation_cv-level2-cv-13.git 잘 가져온 것을 확인할 수.. 2022. 12. 21. [P stage][Semantic Seg] COCO Format, Baseline, mIoU COCO Format COCO Format은 json 방식으로 제공 train_all.json은 Train과 vaild데이터 셋이 합쳐진거 모든 image는 "batch_01_vt", "batch_02_vt", "batch_03_vt"에 Train/Vaild/Test 구분없이 들어가 있음 (annotation을 확인해보면 이미 저 batch를 포함한 경로로 지정되어 있으므로 그냥 사용하면 될듯하다) Image의 annotation 1. info info에는 data set에 대한 high level 정보가 담김 2. licenses 3. images file_name에 경로와 파일이름이 담겨져 있다 4. categories 해당 image에 해당하는 class에 대한 정보 (class에 해당하는 id,n.. 2022. 12. 20. 이전 1 다음
