2022 Samsung AI Challenge (3D Metrology)

알고리즘 | CV | 회귀 | SEM | RMSE

Prize : 총 2,100만원
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간단한 CNN으로 Train Depth 분류

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2022.09.13 23:38 2,970 Views language

앞서 공유된 코드를 보면 4개의 값을 가지는 Depth_110 ~140과 Case_1~4 사이에 무언가 관계가 있을 것이라고 생각이 듭니다.
train과 test의 데이터 형태가 동일한 것을 고려했을 때, 각각의 test 이미지가 Depth 110~140 중에서 어느것에 해당하는지 파악이 필요합니다.
간단히 cnn으로 확인해보니 생각보다 수월하게 Depth 110~140을 분류할 수 있을 것으로 보이네요.
test 이미지에 대해서도 Depth를 예측한 다음 이 정보를 활용해서 Depth map의 테두리 값을 140 ~ 170으로 설정하는 것도 전략이 될 수 있겠네요:)

Code