모션 키포인트 검출 AI 경진대회

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