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    Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation

    Abstract Study semantic segmentation의 context aggregation problem. Pixel의 label은 결국 pixel이 속하는 object의 범주라는 것을 바탕으로 간단하고 효과적인 접근법 사용, object의 class를 바탕으로 pixel을 추출한다. ground-truth segmentation을 바탕으로 object의 regions를 학습한다. object regions에 있는 pixels의 representation을 종합해서 object의 representation을 계산한다. object-contextual representation(OCR)으로 각각의 pixel representation을 augment한다. Cityscapes leaderboar..

    Why Knowledge Distillation Work?

    Summary 왜 Knowledge distillation은 Soft Label을 사용하는가? Knowledge distillation (Teacher-Student Learning) 이미 학습 된 큰 모델을 학습 시키고자 하는 작은 모델이 따라하는 방식으로 학습이 가능하다. 학습된 모델로 unlabeled 데이터셋을 pseudo-label을 주고, 이를 바탕으로 학습하는 방법으로 사용한다. 피어세션에서 pseudo-labeling은 언제 사용하는 것이며, 정말 효과적일까 하는 질문이 있었다. (정확히는 soft lable을 활용해서 학습하는 것, pseudo label과는 약간은 다르다.) 멘토님과도 토의를 했었는데, 추가적으로 궁금한 부분이 있어서 논문을 한 번 찾아보았다. [Jianping Gou ..

    재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 대회 [1/3]

    Competition Summary 재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 쓰레기가 찍힌 사진에서 쓰레기를 Segmentation 하는 모델을 통한 분리수거 인공지능 만들기 더보기 분리수거는 이러한 환경 부담을 줄일 수 있는 방법 중 하나입니다. 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립 또는 소각되기 때문입니다.여러분에 의해 만들어진 우수한 성능의 모델은 쓰레기장에 설치되어 정확한 분리수거를 돕거나, 어린아이들의 분리수거 교육 등에 사용될 수 있을 것입니다. 부디 지구를 위기로부터 구해주세요! 🌎 따라서 우리는 사진에서 쓰레기를 Segmentation하는 모델을 만들어 이러한 문제점을 해결해보고자 합니다...

    [주간 회고] WEEK 12

    Retrospective Goal 대회 분석하기 Segmentation Task EDA Semantic Segmentation 모델 Baseline Code Activity Project 재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 대회 분석 Semantic Segmentation Model Study MMSegmentation Set-Up AI-Stage 게시글 참고 Retrospective 부스트캠프에서의 3번째 대회, 지난 대회에서 가장 아쉬웠던 부분은 바로 한정된 시간이였다. 이번 대회에서의 나의 목표는 다음과 같다. 각자의 작업 공간이 아닌 협업의 공간으로 Github 활용하기 다양한 기법 사용하기 (지난 대회에서는 시간이 부족해서 많이 시도하지 못했다) SOTA 모델 사용하..