- Semantic Segmentation & Object Detection 18조 Multi-Head Ensemble Team
- 조원 : 김유지, 김홍엽, 김효진 , 박성배, 박성훈, 오혜린
| 김유지 | 김홍엽 | 김효진 | 박성배 | 박성훈 | 오혜린 |
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- Semantic Segmentaion :
- private LB : 0.7043 (1등)
- Public LB : 0.7205 (1등)
- 1등 발표자료
- Object Detection :
- private LB : 0.5014 (2등)
- Public LB : 0.6068 (3등)
환경 부담을 조금이나마 줄일 수 있는 방법의 하나로 '분리수거'가 있습니다. 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립, 소각되기 때문입니다. 우리나라의 분리 수거율은 굉장히 높은 것으로 알려져 있고, 또 최근 이러한 쓰레기 문제가 주목받으며 더욱 많은 사람이 분리수거에 동참하려 하고 있습니다. 하지만 '이 쓰레기가 어디에 속하는지', '어떤 것들을 분리해서 버리는 것이 맞는지' 등 정확한 분리수거 방법을 알기 어렵다는 문제점이 있습니다.
따라서, 우리는 쓰레기가 찍힌 사진에서 쓰레기를 Segmentation 하는 모델을 만들어 이러한 문제점을 해결해보고자 합니다. 문제 해결을 위한 데이터셋으로는 일반 쓰레기, 플라스틱, 종이, 유리 등 11 종류의 쓰레기가 찍힌 사진 데이터셋이 제공됩니다.
- 평가방법
- Semantic Segmentation : mAP50
- Object Detection : mIoU
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해당 대회에 대한 문제를 어떻게 정의하고, 어떻게 풀어갔는지, 최종적으로는 어떤 솔루션을 사용하였는지에 대해서는 각자의 wrap up report에서 기술하고 있습니다.
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위 report에는 대회를 참가한 후, 개인의 회고도 포함되어있습니다.
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팀프로젝트를 진행하며 협업 툴로 사용했던 Notion내용도 해당 링크에 접속하시면 확인하실 수 있습니다.
- 자세한 CODE 설명은 개인 폴더 내 README.md를 통해 확인하실 수 있습니다.