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2022-11-15 (화) Daily Tasks & Time Log부스트캠프 AI Tech 4기/Daily Tasks & Time Log 2022. 11. 15. 09:52
Daily Tasks
- ✅ 데일리 스크럼 참여 (10:00 ~ 10:10)
- ✅ 피어세션 참여 (16:00 ~ 17:00)
- ⏳우리팀을 소개합니다(우팀소) 준비
- ⏳GPU 서버 생성 및 셋팅
- ⏳삶의 지도 그리기
- ⏳강의 수강
- ✅ [1강] Object Detection Overview
- Object Detection Overview (라이브러리, 평가지표)
- 강의 목표 및 커리큘럼 소개
- ⏳[2강] 2 Stage Detectors
- R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN
- [3강] Object Detection Library
- MMDetection & Detectron2
- [4강] Neck
- Neck, FPN, PANet, DetectorRS, BiFPN, NASFPN, AugFPN
- [5강] 1 Stage Detectors
- 1 stage Detector 배경
- YOLO Family, SSD 소개
- RetinaNet 및 Focal Loss 소개
- [6강] EfficientDet
- Model Scaling, EfficientNet, EfficientDet 소개
- [7강] Advanced Object Detection 1
- Cascade RCNN 소개
- Deformable Convolutional Networks (DCN) 소개
- Transformer 소개
- [8강] Advanced Object Detection 2
- YOLO v4, M2Det, CornerNet 소개
- [9강] Ready for Competition !
- 컴피티션 및 데이터셋에 대한 소개
- 컴피티션을 위한 팁 소개
- 컴피티션으로 학습하는 방법 소개
- [10강] Object Detection in Kaggle
- 캐글 대회중 Object Detection 대회 소개
- 대회의 탑 솔루션 리뷰
- ✅ [1강] Object Detection Overview
Time Log
08:40 ~ 09:00 출석체크, 실명인증, 오늘 할 일 정리
09:00 ~ 09:30 GitHub App 설치 요청 (Slack, Notion, Octotree, Streamlit, Weights & Biases, Colaboratory) 참고링크
10:00 ~ 10:10 데일리 스크럼
10:10 ~ 12:00 강의 수강
12:00 ~ 13:00 점심식사
13:00 ~ 16:00 강의 수강
16:00 ~ 17:25 피어세션
17:25 ~ 18:00 휴식
18:00 ~ 18:30 저녁식사
18:00 ~ 19:40 강의 수강
20:00 ~ 20:50 필라테스
데일리스크럼
피어세션
강의 노트
3강
One Stage에 대해 알아보기 전에 Object Detection Library 중 많이 쓰이는 MMDetection과 Detectron2에 대해 알아볼 예정
차이점
- MMDetection : 더 많은 프레임워크 지원
- Detectron2 : OD 외에 Segmentation, Pose Detection을 지원함
최근 많은 논문들이 MMDetection을 기반으로 하고 있음.
단점으로는 조금 더 MMDetection을 잘 쓰기 위해서는 라이브러리에 대한 높은 이해도를 필요로 함
모델 구조를 하나의 config 파일로 지정할 수 있음
최근 OD은 Neck 단계를 거침. Neck을 feature map이라고 봐도 된다.
Neck: backbone과 head를 연결하고 Feature map을 재구성한다. (ex. FPN)
from mmcv import Config
cfg = Config.fromfile('config.py')
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