Competition Summary
재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation
쓰레기가 찍힌 사진에서 쓰레기를 Segmentation 하는 모델을 통한 분리수거 인공지능 만들기
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. 문제 해결을 위한 데이터셋으로는 배경, 일반 쓰레기, 플라스틱, 종이, 유리 등 11 종류의 쓰레기가 찍힌 사진 데이터셋이 제공됩니다.
바야흐로 대량 생산, 대량 소비의 시대. 우리는 많은 물건이 대량으로 생산되고, 소비되는 시대를 살고 있습니다. 하지만 이러한 문화는 '쓰레기 대란', '매립지 부족'과 같은 여러 사회 문제를 낳고 있습니다.
Task
What is Semantic Segmentation
Classification
입력으로 주어진 이미지 안의 객체(Object)의 종류(Class)를 구분
Localization
입력으로 주어진 이미지 안의 객체(Object)의 위치 정보를 판단
Object Detection
Classification과 Localization을 동시에 수행
Segmentation
- Instance Segmentation
분할의 기본 단위를 Object로 설정한 Task 동일한 Class라도 서로 다른 Object라면 다른 예측 마스크값
- Semantic Segmentation
분할의 기본 단위를 Class로 설정한 Task 두 개 이상의 Object가 동일한 Class라면 같은 예측 마스크값
Model architecture
Semantic Segmentation는 픽셀 단위로 Classification과 Localization을 동시에 수행한다.
따라서, 대부분의 Segmentation모델은 Downsampling & Upsampling의 구조를 갖게 된다.
Output
일반적으로 Semantic Segmentation의 출력물은 다음과 같다.
먼저, 각 Class에 대해 출력 채널을 만들어 segmentation map을 만든다.
각 채널은 픽셀이 각 Class에 대해 포함되는가 안되는가 binary하게 구분한다.
(단순히 binary하게 판단하기 때문에, 같은 Class의 Object들에 대해 서로 구분할 수 없다.)
이후 각 채널의 출력을 argmax를 통해서 하나의 출력물을 만든다.
Representative Model
- FPN
- Unet
- DeepLab
- UperNet
- HRNet
Metric
Representative Metric
- PA (Pixel Accuracy)
- K+1개(1은 background)의 Class로 Classified 된 픽셀 수를 전체 픽셀로 나눈 값
- MPA (Mean Pixel Accuracy)
- IoU (Intersection over Union)
- mIoU (Mean-IoU)
- Precision / Recall / F1score
- Dice coefficient
- 예측 및 GT map의 겹쳐지는 영역을 2로 곱한 뒤, 두 이미지의 총 픽셀 수로 나눈 값(IoU와 유사)
mIoU
Confusion matrix를 만들어 각 클래스 별 IoU를 계산하고, 이 값들의 평균을 구한다.
Data
Dataset
- Image Size : (512, 512)
- Classes : Background, General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrofoam, Plastic bag, Battery, Clothing (11개)
- cocoformat : json에 image, annotation의 정보 포함
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