부스트캠프 AI Tech 4기/Daily Tasks & Time Log

2022-11-14 (월) Daily Tasks & Time Log

Amor Fati by Nietzsche 2022. 11. 14. 09:17

Daily Tasks

  • ✅ 타운홀 미팅 참여 (10:00 ~ 11:00)
  • ✅ Level 1 멘토님 개인면담 (11:00 ~ 12:00)
  • ✅ 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

 

Time Log

09:00 ~ 09:55 출석체크, 실명인증, 이번주 일정 체크 및 오늘 할 일 정리

10:00 ~ 11:00 타운홀미팅

11:00 ~ 12:00 Level 1 멘토님과 개인면담

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

21:10 ~ 22:25 캠퍼주간피드백 week 8 작성 및 제출

 

피어세션 16:00 ~ 17:25

2022-11-14(월) 피어세션
자기소개
  • 서장원: 산업공학과 졸업. 스타트업 2년 근무
  • 박세준: 컴퓨터공학과 지난 8월 졸업. 개발자 능력은 조금 부족. 자율주행 관심
  • 박선규: 기계공학과 졸업. 자율주행 관심.
  • 이광민: 메카트로닉스학과 졸업. 회사 2년 근무하면서 전통적인 방식의 CV 라이브러리 개발. 자율주행 관심. 제어쪽도 AI 활용 기대
  • 장국빈: 신소재시스템공학과 졸업. 김해 거주. 코딩 교육 6개월. 스마트팩토리 솔루션 개발업체 1년 근무.
  • 조태환: 전자전기공학과+컴퓨터공학과.
팀명 정하기 - 아이디어
장원: 꿈꾸는AI
광민: 컴공없조
국빈:  와이게되네 / 네라쿠배 / sensor / 17-flow / Annonymous / 강낭콩 / Six Sense
(어릴 때 키우던 강낭콩. 쉽게 키울 수 있는. 강낭콩, 콩나물)
 
프로젝트 주제 정하기
자율주행 관련 주제 (선규, 세준님이 의논해서 냈던 아이디어)
  • HD Map을 만드는 과정 중에 라이다 센서 사용 (차나 사람이 없는 정적인 지도 만들기)
    → 네이버 랩스가 이미 만들어서 사용중
  • 강화학습을 활용해서 사용자 운전자 패턴에 맞게 운전을 하는
  • 골목길 거울에 비친 사람, 자동차를 3D 지도에 그리기
  • 교차로나 확장되는 도로에서 차선이 소실되었을 때, 차선을 정확히 인지하도록
    → 테슬라 FSD 드라이빙 영상을 봤을 때에도 정확히 인식 못하는 문제 발생
  • 사람의 형태의 인형 or 사람이 독특한 옷을 입어서 인식하기 어려울 때
  • 하나의 카메라로도 물체의 크기와 거리를 유추
    → 보이는 크기는 거리에 따른 크기가 달라질 수 있는데, 2대 이상의 카메라는 물체 거리와 크기 인식이 쉬운데, 1대는 어려움
  • 무릎 높이보다 작으면 인지를 못하는 문제
    → 실제 테슬라 FSD도 근거리에 뛰어드는 테스트
국빈) 한블리 (한문철의 블랙박스 리뷰)에서 봤던 사연, 깜깜한 밤에 제주도에서 시속 40km 달리고 있는데 소를 박았는데, 차가 소 바로 앞에 오기 전까지 안 보였던 문제.
광민) 제주도 출신. 어머니가 실제 위와 비슷한 사례가 있었음.
Q) 과연 이 문제도 카메라만으로 해결할 수 있을까? 우리 눈으로도 어려운 문제를?
장원) 전방 몇 m까지 볼 수 있는지 파악하는 문제를 푸는 AI
  • 외부적인 요인: 안개가 끼거나, 밤이 되거나, 구름이 짙게 끼거나
  • 내부적인 요인: 자동차 카메라나 라이트의 소모율에 따라 보이는 이미지가 달라지니
  • 결과값: 현재 전방 10m까지 볼 수 있는 상황이다. → 속도를 얼마 이하로 유지한다.
광민) 라이다도 한계가 있어서 특정 환경에서는 신뢰도가 떨어짐. 그 때 레이더를 활용한다고 함. 이렇게 조건에 따라 서로 다른 카메라들을 활용해서 신뢰도를 조절하더라.
태환) 야간에는 적외선 카메라를 이용하면 좋다. 적외선 카메라 이미지로 classification / segmentation / detection 문제를 푸는 문제도 좋을듯
장원) 적외선 카메라의 한계를 미리 알고 진행하면 좋을듯.
광민) 친구가 카메라와 적외선 카메라를 활용하는 것을 해봤는데, 적외선은 유리창 뒤에 있으면 안 보임. 유리창의 온도만 확인되고, 사람의 형체가 보이지 않음. 온도가 다른 물체가 사이에 있으면 가시광선으로는 보여도 적외선으로는 안 보일 수 있음.
적외선
  • 근적외선 : 야간 투시경에서 사용되는 가시광선에 가까운 → 태환
  • 원적외선 : 열화상 카메라에 쓰임 → 광민
태환) 자율주행 자동차의 고속 운행시 진동 발생. 진동으로 인해 탐지가 정확히 안 되는 문제. 과속방지턱을 넘어서 상하로 급격히 흔들린다거나, 경사로에 있다거나 (내리막 내려갔을때 끝부분에서 제네시스가 급정거하는 문제)
장원) 카메라 촬영은 빛이 부족하면 노출 시간이 길어져서 상이 흔들리기 마련. 이렇게 상이 잘 안 찍힐 수 있는 문제를 어떻게 해결할지
세준) 카메라의 물리적인 특성 때문. ISO 늘리면 노이즈 많아짐. 노이즈가 많을 때의 객체 검출 문제로 볼 수 있을듯.
 
자율주행 관련 데이터셋
------------------------------------------------------------------------
우팀소
국빈) 최종 프로젝트 주제는 1월 7일까지 수정 가능팀원 소개
  • 전공, 취미, MBTI 적기
팀 목표 소개
  • 프로젝트 결과 측면의 목표: 자율주행에 0.1%라도 기여하자
  • 과정상의 목표: 자율주행 관련 논문, 블로그, 유튜브 등의 자료 공유 (Weekly AI)
  • 취업 목표: 코테 공부 꾸준히 하기
  • 협업 목표: GitHub 최대한 활용한다.
다른 관점의 목표가 떠오르면 언제든지 제안하기!팀 강점/약점
  • 강점: 1명 많다
  • 강점: 다양한 전공의 공대생들이 모였다. 서로 다른 관점에서 하나의 문제를 풀어갈 수 있다.
  • 약점: ???
→ 팀명 확정 : Sixth Sense / Six Senses
6명의 서로 다른 전공자들이 모여서 6가지 다른 관점으로 볼 수 있는 육감을 가진 팀
------------------------------------------------------------------------------------
수강 현황
  • 장원: 2강까지 수강함. 미션 스킵
  • 광민: 1강 듣고 미션 안하고 2강 듣고 있었음.
  • 국빈: 2강까지 수강함. 미션을 해보려고 함. 강의부터 듣고 baseline 코드를 보려고 함.
  • 세준: 1강도 못 들었음.
  • 선규: 1강 듣고 미션 안하고 2강 듣고 있었음.
  • 태환: 1강 듣고 미션 1 하던 중
9~11주까지 강의가 이게 전부인가? 확인 필요
세준) 강의 듣는 기한을 같이 정해서 다 같이 듣고, 그 이후에 프로젝트를 같이 해나가면 어떨까.

 

 

 
저작자표시 비영리 동일조건 (새창열림)