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모션 키포인트 검출 AI 경진대회
[에르모팀] | Priavate 2등 | 5.59514 | HRNet & Yolov5
우선 많은 것을 배울수 있었던 재미있는 대회를 주최해주셔서 감사드립니다.
네이버 부스트캠프를 하면서 남은 시간에 참여했는데 생각보다 좋은 결과를 얻어 기쁩니다.
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[학습]
HRNet 기반으로한 pose_hrnet모델을 사용했습니다.
Learning rate scheduler는 따로 사용하지 않았습니다.
Optimizer와 Learning rate는 각각 Adam, 1e-3으로 고정하여 사용하였습니다.
train set과 valid set을 비율은 0.2로 고정해두고 진행했습니다.
kaggle의 [New Yoga Poses]데이터셋에서 일부 데이터를 추가 활용했습니다.
[전처리]
최대한 강한 augmentation을 주고자 했습니다.
움직임에 의한 흐려짐 현상을 해결하고자 motionblur, blur, imagecompression, gaussianblur를 사용했고,
여러 색상에 대한 강인함을 확보하고자 Channelshffule, huesaturation, rgbshift를 사용했습니다.
테스트 데이터의 경우에는 yolov5와 각 자세에 따라서 다른 가로와 세로의 비율을 주어서 affine transformation을 수행해줬습니다.
[후처리]
Dark-pose를 사용했습니다.
[requirements]
ipynb 파일 제일 마지막에 추가
ㅋㅋㅋ 감사합니다 :)
생각 못 했던 방법들입니다!
많이 배우고 가요. 빠른 정리 감사합니다 :) 그리고 축하드려요!
감사합니다!
축하드립니다!
엄청 나네요 ...
시간 날때 공부해봐야 겠습니다.
공유 감사합니다.
감사합니다 정명님!
에러 키포인트들을 찾아주신 노고 덕에 가능했네요!
수고하셨습니다.
많은 걸 배우고 갑니다.
감사합니다.
안녕하세요. 해당 코드가 잘 되어 있는 것 같아서 코드 따서 다른 pose estimation을 이용하고 있는데 질문 하나 있습니다~! 혹시 heatmap_train.yaml은 어디서 나온 건지 알 수 있을까요?
완다님 안녕하세요.
해당 코드는 https://github.com/MaiHon/dacon-motion-keypoints/blob/master/yamls/heatmap_train.yaml
여기에 있습니다. 감사합니다 :)
너무 감사합니다 ㅠㅠ
삭제된 댓글입니다
안녕하세요 시간이 많이 지났지만 질문 하나 더 드리고 싶은 것이 있어서 연락 드립니다. 혹시 yolov5로 detect할 때, 사람에 대한 데이터 셋을 미리 학습을 시킨 건가요..? 읽어 주셔서 감사합니다.
안녕하세요 :)
따로 학습하진 않았고, 사람이 데이터의 주로 중간에 위치한다는 것을 통해서 활용했습니다.
넵 감사합니다 ㅠㅠ
안녕하세요. 해당 코드로 공부 중인데 이해가 안되서 자꾸 질문하네요 ㅠㅠ 죄송합니다. 제가 몇 가지 질문이 있는데요
1. 가운데 를 기준으로 900*900 으로 자른 다음에 yolo v5를 이용하신 거 맞나요..?
2. 그렇다면 yolo 내에 사람 말고 detect 되는 부분이 많을 것이라 생각하는데(pretrained model 이라면 클래스가 많으니까요..!) 이 부분은 어떻게 해결하셨나요..? 혹시 900*900으로 자르면, 제대로 된 형체가 사람 밖에 없어서 그냥 넘어갔나요?
삭제된 댓글입니다
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호 좋은 방법들을 많이 사용하셧네용
배우고갑니다 킹갓에르모님