segmentation3 [부스트캠프] Semantic Segmentation competition 회고 Segmentation 대회 이후 바로 최종 프로젝트이므로 사실상 부캠에서 참여하는 마지막 대회였으며 마지막이라 그런지 모든 팀들이 상위권을 목표로 삼았고 저희 팀도 입상 욕심이 컸습니다. 최종 대회는 손뼈에서 총 29개의 class를 segmentation하는 multi label segmentation이었으며 segmentation연구가 활발히 진행되는 의료 도메인에 관한 문제라 기존 연구도 많았고 시도할 수 있는 방법론 역시 많았습니다. 추가로 이번 대회의 데이터는 공개가 불가능하여 예시를 직접 보여드리지 못하는 점 참고 바랍니다! 문제 정의 팀원 모두 경진대회에 익숙해져서 GPU를 최대로 사용할 수 있게 일정을 짰습니다. 아래와 같이 일정을 구성하여 실험은 계속 돌리고 GPU를 사용하지 않는 일을.. 2023. 6. 29. [Paper review] Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation(U-Net, 2015) 이번에 리뷰할 논문은 UNet이다. task별로 적어도 하나의 논문은 읽기 위해 노력 중인데 segmentation에서 근본이라 할 수 있는 논문은 FCN이지만 강의에서 이해한 내용으로 충분하다 생각해서 UNet을 리뷰하려 한다. 사실 개념자체는 FCN과 유사하고 이를 구현한 아키텍처면에서만 조금의 차이가 있는 것 같았다. Abstract, Introduction 초록과 도입 부분은 여타 논문과 유사하다. 저자는 딥러닝의 발전이 빠르지만 이는 방대한 데이터양 덕분이며 의료분야에서는 통용되지 않는 점을 시사했다. 또한 당시 segmentation계를 뜨겁게 달군 FCN구조를 기반으로 더 좋은 구조의 아키텍처를 구성하였다. U-Net Architecture U-net의 구조는 보다시피 매우 직관적이다.저자는.. 2023. 6. 19. [부스트캠프] Semantic Segmentation 정리 2주동안 CV 기본지식으로 Image Classification부터 ViT까지 배웠는데 강의가 극한으로 압축되어 있어 나도 그렇고 다른 사람들 역시 많은 부분을 이해하지 못하고 넘겼다. 모든 부분은 디테일하게 짚고 넘어가는게 최선이지만 강의, 과제, 팀 활동이 계속해서 늘어나므로 디테일한 부분이나 구현을 제외하고 개념만 정리하고 느낌만 알아보는 식으로 가겠다. 이 후 여러 task 역시 이런식으로 정리할텐데 프로젝트를 진행하기 전 먼저 시야를 넓게 가져보기에는 좋은 방법인것 같다. Semantic Segmentation 아마 이글을 읽는 사람 중 이 용어가 의미하는 바는 없을거라 생각된다. 간단히 말하자면 "이미지의 픽셀별 분류"라고 생각하면 될것 같다.(엄밀히 말하자면 upsamplig을 거치므로 픽셀.. 2023. 4. 9. 이전 1 다음
