[주간 회고] WEEK 12

Retrospective

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Goal

대회 분석하기

• Segmentation Task
• EDA
• Semantic Segmentation 모델
• Baseline Code

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Activity

Project

• 재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 대회 분석
• Semantic Segmentation Model Study
  
  

MMSegmentation Set-Up

• AI-Stage 게시글 참고 

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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 사용하기 (최신 모델 구현하기)

이를 위해서, 이번 대회의 첫 주는 앞선 대회들의 경험을 바탕으로 조금 더 계획적으로 진행했다. 빠르게 대회 Task와 Metric 분석하고, EDA를 진행을 마치고 다양한 모델 학습을 시작했다.

 

 지난번에 사용한 MMDetection과 유사한 MMSegmentation를 이용하면서, API를 사용하기 위한 환경을 그나마 수월하게 구축할 수 있었다. 사실 기초적인 Python 실력이 부족하다 보니, 다양한 오류를 수정하는 작업을 거쳤지만, 이전에 사용했던 코드를 참고하고 팀원들에게 물어가며 환경을 구축할 수 있었다. 항상 공부하다가 늦게 대회를 시작했던 나였지만, 이번에는 빠르게 시작하면서 운이 좋게도 리더보드에 상위권에 오랜 시간 머무르고 있다. 등수가 중요한 것은 아니지만, 열심히 노력한 결과가 성과로 나타난 것 같아서 뿌듯했다.

 

 지난 대회에서는 가상환경을 특별히 나눠서 사용하지 않았는데, 이번에는 베이스라인 환경과 MMSeg 환경을 나누어 진행했다. 덕분에 버전으로 인한 문제를 겪지 않을 수 있었다.

 

 Github에 README와 미리 팀원들과 협의한 파일 디렉토리를 통해서, 나름 성공적으로 내가 구축한 MMSegmentation 환경을 공유할 수 있었다. 팀원들도 수정한 Baseline Code를 적극적으로 공유해 빠른 속도로 대회를 진행할 수 있었다.

 

 이번 대회를 시작하면서, 노션에 팀의 작업을 확인할 수 있는 공간을 제작했다. 피어세션에서 자신의 한 일과 계획을 공유하고 각자 기록을 열심히 했지만, 시간이 다소 지난 일들을 다시 물어보거나 까먹는 경우가 많았다. 이 부분을 개선하기 위해서, 다음과 같이 칸반 보드를 활용했다. 생각보다 효과적이고 더욱 역할이 겹치지 않고 작업을 진행할 수 있었다.

 아직 Baseline Code를 적극적으로 사용해보지 못한 부분은 다소 아쉽다. 일부 모델은 MMSegmentation 보다는 Baseline Code에서 사용하는 편이 좋아 보여, 주말 중에 사용해보는 것을 목표로 해야겠다.

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Peer Session

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 이번 주는 가벼운 마음으로 강의를 듣고 궁금하거나 좋다고 생각한 부분을 공유하고, 다 같이 대회를 분석하는 시간을 가졌다. 이번 대회에서의 각자의 목표를 공유하고, 이번 대회에서 지난번에 부족했던 부분들은 무엇이 있었는가 생각하며 이를 개선하기 위해 노력했다.

 

 이번 주에 팀원들은 지난번에 시도하기 어려웠던 베이스라인을 .py로 사용하기 편하게 깔끔하게 구현했다. 나는 .py로 구현하기보다는 실험을 빨리 진행해 다양한 기법을 적용하고 싶어서, MMSeg를 통해서 빠르게 모델을 분석했다. 진행 과정을 노션을 통해서 공유하고 깃을 통해서 코드를 공유하면서, 지난번보다는 더욱더 빠르게 진행되고 의견 공유도 수월했다.

 

 의견은 적극적으로 공유하면서, 하고 싶은 실험이나 작업은 자유롭게 할 수 있는 팀이 있어서 다양한 시도를 마음껏 할 수 있는 것 같다. 덕분에, 지난 대회에서도 특별한 정체 없이 계속해서 성능을 향상할 수 있었다. 이번 대회에서도 지난 대회처럼 꾸준히 성능을 향상할 수 있었으면 좋겠다.