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level1-imageclassification-cv-07 created by GitHub Classroom

Level-1 CV대회 : 마스크 착용 상태 분류 대회

팀 소개

이름	역할
박상언	CutMix 실험, 모형 실험, Git branch 관리
지현동	마스크, 성별, 나이 따로 실험 후 못 맞히는 문제 판별, 모형 실험, Mixup 실험
오왕택	Baseline code 작성, YOLOv8 Ultralytics로 사진 탐지, 모형 실험, Mixup 실험
이동호	GradCAM, 나이 회귀 모형 실험, 사전 학습된 U-Net으로 사람 분할, Wrap-up Report 작성, 모형 실험
송지민	Data augmentation 기법 정리, Mixup 실험

프로젝트 소개

우리는 사람 사진을 바탕으로 해당 사람이 마스크를 제대로 착용했는지, 성별 그리고 나이대를 분류하는 작업을 하였다. 마스크 라벨의 경우에는 착용하지 않는 Normal, 착용은 했지만 제대로 착용하지 않은 Incorrect 그리고 정상적으로 마스크를 착용한 Mask 라벨로 이루어져 있다. 성별은 남과 여로 나뉘어져 있고, 나이대는 30대 미만은 young, 30대 이상 그리고 60대 미만은 middle, 60대 이상은 old로 라벨링 되어 있다. 이번 프로젝트는 작게 보게 되면 총 3가지 작업에 대해서 분류를 진행하면 되고, 최종 라벨은 각 3개의 분류 라벨의 조합으로 총 18개의 라벨을 분류하는 문제로 볼 수 있다.

프로젝트 일정

프로젝트 전체 일정

• 12/13 10:00 ~ 12/21 19:00

프로젝트 세부 일정

• 12/11 ~ 12/12 강의 수강, 제공 데이터 및 코드 확인
• 12/13 ~ 12/14 BaseLine Code 작성, Git Branch 생성
• 12/15 ~ 12/17 데이터 살펴보기 + EDA, 잘 맞추지 못하는 부분 확인, 나이 회귀 모형, 여러가지 증강 기법 실험
• 12/18 ~ 12/19 분할 및 탐지 기법 적용, 여러 모형 실험
• 12/20 ~ 12/21 CutMix, MixUp 적용 및 여러 가지 손실 함수 적용, 모형 실험

프로젝트 수행

• 데이터 살펴보기 : 데이터 정답 정보 틀린 것을 확인, old 라벨의 기준이 모호, 인물 나이 판별 위해 해상도 유지 및 증강 기법 사용해야 한다는 것을 확인
• EDA : 라벨 불균형 확인 및 회귀 방법 사용, GradCAM으로 나이 예측 시 어느 부분이 중점인지 확인
• Multi Class vs Multi Task : Multi Task가 실험적으로 우수
• 여러 증강 기법 적용 : Albumentations의 증강 기법 모두를 시각화 + CutMix & MixUp 적용
• 탐지 및 분할 기법 적용 : YOLOv8로 사람 탐지 및 U-Net으로 사람 탐지하여 데이터 전처리
• 모형 및 성능 평가 : ConvNext, EfficientNet-B6 사용

프로젝트 결과

• 프로젝트 결과는 Public 3등, Private 4등이라는 결과를 얻었습니다.

  • Public

  

  • Private

  

Wrap-Up Report

• Wrap-Up Report

File Tree

.
├── checkpoints
├── configs
│   ├── multi_label_train.yaml
│   ├── multi_label_test.yaml
│   ├── train.yaml
│   └── test.yaml
├── data
│   ├── train
│   └── eval
├── docs
│   └── CV기초대회 분류_CV_팀 리포트(07조).pdf
├── notebooks
├── results
├── scripts
│   ├── unet.py
│   ├── unet_test.py
│   ├── yolo.py
│   └── yolo_test.py
├── src
│   ├── datasets
│   │   └── mask_datasets.py
│   ├── models
│   │   └── mask_model.py
│   ├── ops
│   │   ├── losses.py
│   │   ├── optim.py
│   │   └── scheduler.py
│   ├── utils
│   │   ├── ensemble.py
│   │   ├── transform.py
│   │   └── utils.py
│   ├── multi_label_train.py
│   ├── multi_label_eval.py
│   ├── train.py
│   └── eval.py
├── wandb
├── train.sh
└── eval.sh

File(.py)	Description
unet.py	unet을 사용하여 train data를 분할
unet_test.py	unet을 사용하여 eval data를 분할
yolo.py	ultralytics를 사용하여 train data를 탐지
yolo_test.py	ultralytics를 사용하여 eval data를 탐지
mask_datasets.py	multi class와 multi task 등 여러가지 커스텀 데이터셋 코드
mask_model.py	model 모아놓은 코드
losses.py	loss들을 모아놓은 코드
optim.py	optimizer들을 모아놓은 코드
scheduler.py	scheduler들을 모아놓은 코드
ensemble.py	ensemble하는 코드
transform.py	transform들을 모아놓은 코드
utils.py	이외에 필요한 다양한 코드
multi_label_train.py	multi task train 코드
multi_label_eval.py	multi task eval 코드
train.py	train 코드
eval.py	eval 코드

License

네이버 부스트캠프 AI Tech 교육용 데이터로 대회용 데이터임을 알려드립니다.