Week4 회고

1) 강의 복습 내용

1. Computer vision 개요, Classification

https://ltsgod.tistory.com/101

Computer Vision 개요

2. Annotation Data Efficient Learning

https://ltsgod.tistory.com/100

Annotation Data Efficient Learning

3. Sematic Segmatation

https://ltsgod.tistory.com/102

Sementic Segmentation(FCN, U-Net, DeepLab)

4. Object Detection

https://ltsgod.tistory.com/104

Object Detection (R-CNN, YOLO, SSD, DETR, Transformer)

 

5. CNN Visualization

https://ltsgod.tistory.com/105

CNN Visualization

 

6. Instance Panoptic Segmentation

https://ltsgod.tistory.com/106

Instance Panoptic Segmentation

2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리

1. resnet 구현

https://ltsgod.tistory.com/107

2. Augmentation

https://ltsgod.tistory.com/108

PyTorch Augmentation

3. vgg 를 이용한 segmentation

https://ltsgod.tistory.com/109

3) 피어세션 정리

  이번 주 피어세션은 과제1에 대한 질의응답을 주로 했던 것 같다. 과제의 난이도가 꽤 있다고 느꼈기 때문이다.  특히 나도 ResNet에 대해서 좀 모호하거나 명칭같은 것이 헷갈렸는데 Skip Connection 이 무엇인지 1 x 1 convolution 같은 것의 원리나 용도 등에 대해서도 좀 더 구체적으로 알 수 있었다.  특히 이론으로만 배우면 데이터의 사이즈는 어떻게 주는지 채널은 늘어나는지 줄어나는지 잘 몰랐는데 직접 코드 짜면서 size, channel수를 확인해보니 조금은 CNN에 대해서 한발짝 다가간 것 같다. 

 또 3주간의 Git 공부가 끝나고 이제 다음주부터 논문리뷰를 하기로하였다. 첫 발표를 자원해서 내가 맡았다. 논문을 처음 읽어봐서 어떤 식으로 읽어야 할지 어떻게 발표를 해야할지 생각해 봐야겠다.

 

부캠살롱: 사실 렉걸리고 partition 문제 때문에 제대로 이야기를 듣진 못했던 것 같다. 다음 번에 기회가 된다면 더 다양하게 이야기를 나눠보고 싶다.

 

멘토링: 이번주는 곧 있을 Competiton에 대한 이야기를 들었다. 멘토님께서 Competiton을 할 때 꼭 성능을 높이는 것에만 집중하지 말고 다양한 시도를 해보라고 조언해주셨다. 여러가지 Augmentation이라던지 paper with codes에서 모델을 가져와 쓰는 거라든지, 여러가지 hyperparameter등을 조절해가며 다양한 경험을 해보는 것이 중요하다고 이야기해주셨다.

 

스페셜 피어세션: 다른 캠퍼 분들과 이야기를 나누었다. 특히 관심분야에 대한 이야기를 나누었는데 다양한 경험을 한 분들이 계셨다. 그에 비해 내 경험이 제일 떨어지는 것 같았는데 기계학습 프로젝트 얘기에 유쾌하게 웃어주셔서 감사했다. 어떤 분야를 할지에 대한 것은 계속해서 고민해봐야 할 것 같다.

4) 학습 회고

이번 주는 CV를 본격적으로 공부한 week인 것 같다. Image Classification, Semantic Segmentation, Object Detection, Instance Panoptic Segmentation 등등 CV의 대표 task들을 알 수 있었다. 또 여러가지 net..... U-net, YOLO, AlexNet, ResNet, R-CNN 형제들 등등 너무 많은 지식들이 한번에 내 뇌를 때렸다.

 

  최대한 강의 멈춰가며 말 하나하나 이해하면서 넘어가려고 노력했고 나중에 다시 까먹지 않기 위해 강의를 듣자마자 이해한 내용을 바탕으로 블로그에 정리를 했다. 특히 멘토님이 해주신 이야기가 좀 와닿았는데 여기서 배운 내용을 100퍼센트 알고 가는 것은 불가능하다고 하셨다. 70%만 안고가도 많이 안고가는 것이니 burn out 이 오지 않게 멘탈관리 또한 잘 하면서 부스트캠프를 해야겠다는 생각을 했다.

 

  한 강의 듣고 정리를 끝내면 약 2시간 이상 걸렸다. 이해하고 정리하는 것이 꽤 힘들다고 느낀 한주였던 것 같다. 또 이론적인 내용으로는 대략 이해를 해도 구현하는 것은 또 느낌이 다르기 때문에 구현도 자주자주 해봐야 할 것 같다. Segmnetation, object detection 등등 아직은 조금 모호한 느낌이 있다. 남은 심화과제를 풀며 조금 더 잡아가야 할 것 같고 시간이 남을 때 블로그에 정리한 글을 보며 머리에 집어 넣어야겠다.

 

 또 이러한 분야 중에 한 두개 정도 골라 깊게 파봐야 할 것 같다. 그래야지 내가 맞는지 안 맞는지 확인 할 수 있을 것 같다. 

 

+ 시각화 강의는 도저히 정리하지 못하겠어서 그냥 필요할 때마다 찾아봐야겠다.ㅠ

 

부덕..