비록 10등 이내에는 못들었지만 이 대회를 진행하면서 적용해봤던 방법들을 기록하기 위해 코드 공유해봅니다.

아래의 코드는 dataset 폴더안에 데이터 파일 압축을 해제하고,
(https://drive.google.com/file/d/1NfwdUf2-MlN5uIqX0eBUfqh6xdJ1klck/view?usp=sharing)
위 링크의 hrnet_w48_384_v1.pth(pretrained model) 를 같은 경로에 놓고 노트북 실행하여 학습 후 스코어 복원 확인 되었습니다.

- requirements.txt
tqdm
numpy
pandas
opencv-python
matplotlib
scikit-learn
torch
torchvision
albumentations

### 후기 ###
대회를 진행하면서 처음에는 Heatmap 방식이 아닌 영상전체를 640x640으로 resize하여 model에 넣고, model의 output을 keypoint좌표로 받도록 진행 했었는데, 일정 점수 이하로 내리는데 한계가 있었습니다.
Detector를 추가함에 있어 Detector의 성능 또한 고려대상이 되버려 고민했지만, 다행히 Detection하기 어려운 영상이 존재하지 않아 Detection의 걱정을 접어두고 진행할 수 있었습니다.
해당 코드는 spine2가 spine1과 비슷한 좌표를 나타내는 문제가 있어 재학습을 통해 spine2가 제대로 학습되었으면 좀더 좋은 결과를 받을 수 있었을 것 같다는 아쉬움이 남습니다.