2021.09.30 회의록

[ppskj178]

경재님

• eda
  • 결과 공유에 따로 올릴 예정
    이미지당 바운딩 박스 개수를 센그림
    class당 density 분포
    W,H ratio

1~5개 바운딩박스가 존재하는 이미지만 학습

Viewer 구현중

많이 겹치는 같은 object 데이터들을 merge해서 학습해볼 수 있다.

test data는 merge가 안되기 때문에 성능은 안좋을 것이다.

nms구조 자체를 바꿔야할 텐데, 현재로썬 너무 어려울 수 있다.

soft nms를 사용하기도 한다.

config 전체를 올리는 게 아니라 사용하는 model만 따로 모아서 그 것만 github에 올리는게 좋겠다

모든 config를 모아놓은 config 파일만 공유하면 되지 않을까..

bounding box 비율을 1:1, 1:2, 2:1 → 1:1 , 2:2 , ...

배터리 label을 아예 안 맞추는 것은?

재환님

경재님 W,H ratio eda를 보니 anchor box는 이론 상 faster rcnn 9개안에 들어가지 않을까 생각

작은 size의 object들을 제외하고, 추론단계에서 확인해볼 계획

val을 나누지 않아서, 오버피팅이 됐을 가능성이 있다. → 데이터 작업이 조금 필요하지 않을까 생각했음

wandb에서 yolov5 시각화되는 방식이 좋아서 이를 mmdetection에 이식하려는 계획도 있음

soft mms 방식도 있다고 들었음(threshold 낮춰서)

인식이 잘 못 됐을 때 일반적으로 General trash로 예측하는 경향이 있었음

담배곽 → general trash

빨대 → general trash , plastic 혼재

깃 커밋 메세지 통일

https://meetup.toast.com/posts/106

Commit message editor를 써서 추가 메시지 포함 가능(vscode addon)

test data에도 원형 배터리가 있음

지윤님

재환님과 동일

이미지를 bounding box마다 손으로 검수중

인식이 잘 못 됐을 때 일반적으로 General trash로 예측하는 가?

이를 막아야 함

General trash가 train dataset에서 어느 정도의 비율을 차지 하는지?

3900개?

지우님

그러면 사람이 할 수 있을 것 같다고 판단되는 사진은 앵커박스가 보통 몇개정도 있나요 ?

지윤님 : 세보지는 않아서, eda가 끝나면 말씀드릴 수 있을 것

바운딩 박스의 유형이 바뀔 수 있을지?

regression하면서 맞춰질 수 있을 것 같다.

나은님

commit 메세지 통일하자.

준혁님

깃 커밋 통일

[ADD/ MODIFY/ DELETE] 설명(영어로)

대문자 꼭 지키기!!

좀 더 설명이 필요한 것은 issue에 올리고 issue 링크(ex Bug fixes in ONNX model tracing (#173))를 함께 써놓기도 함

image내에 bounding box 부분을 잘라서 다른 image에 합성

재환님 : 배경이 너무 많이 포함되어있는 image는 제외하는 것이 좋을 것 같다.

• 깃 커밋 통일