포디블록 구조 추출 AI 경진대회

알고리즘 | 비전 | 분류 | Accuracy

Prize : 1,000 만원
946명 마감

Practice

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Submission

[Private 2위] YOLOv8X + Data Auto Annotation

분당장대양봉

공동작성자

2023.02.02 17:24 5,703 Views language

저희 팀은 대회 개최 배경을 고려하여 시각화와 디버깅이 용이한 Object Detection으로 개발 방향을 잡았습니다.

주어진 데이터 셋은 단순히 존재 여부가 0, 1로 인코딩 되어 있어, 객체 검출 학습을 위한 Bounding Box 정보가 없습니다.
따라서 학습을 위한 데이터셋을 직접 구축해야 하는 것이 챌린징한 요소였기에,
CVAT + nuclio 조합을 통해 자동으로 어노테이션을 진행하는 MLOps 파이프라인을 구축했습니다.

수작업으로 Bounding Box 초기 데이터셋(763장)을 제작한 뒤,
트레인셋의 일부 데이터를 추가적으로 계속 넣어주며 (모델 학습 + 자동 어노테이션 + 오차 보정) MLOps 사이클을 몇 번 더 반복했습니다.

배경 합성에는 COCO 데이터셋의 Superclass가 'Indoor', 'Kitchen', 'Electric'인 이미지를 추출해 사용했고, 최종 학습에는 YOLOv8X 모델을 사용했습니다.

< 어노테이션 데이터, 모델 웨이트, 노트북 파일>
링크 내의 submission 폴더 구조대로 실행하면 되며, 실행 환경 정보는 PPT에 기록 해두었습니다.
대회 기간 동안 링크 유지 할 예정이며, 추후 필요하신 분은 댓글 달아주세요.
https://drive.google.com/file/d/1rKZgfE5oD1XxRk8imhC-dO9PA2AnUSOr/view?usp=sharing

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