Experience/Naver Boostcamp 7th - AI Tech

13주차 회고

@~@ 2024. 11. 15. 23:53

2024-11-11 (월)


  • 프로젝트 자료조사

회고

새로운 프로젝트 팀으로 진행하는 프로젝트 첫날이었다. 우리는 첫날부터 대면으로 만나서 코어타임을 보냈는데, 첫날부터 만나서 얘기하고 대회에 관한 이야기를 나눈 게 정말 좋았다. 이 날 이후로 금요일까지 낮이고 밤이고 새벽이고 풀디코를 하면서 작업 속도도 정말 빨랐고 규칙도 빨리 정할 수 있게 되면서 팀의 방향을 잘 잡을 수 있었다고 생각한다.

 

 

2024-11-12 (화)


  • EDA
  • 베이스라인 코드 이해

회고

베이스라인 코드를 100ep까지 늘려서 학습 돌려놨다. 베이스라인 코드 작성과 EDA로 분업해서 진행했고 나는 EDA를 맡았다. 베이스라인 코드도 짜보고 싶긴 했는데 저번 Data centric 때 config를 쓸 수 있도록 코드를 작성하면서 조금.. 건드려 봤으니 이번엔 EDA를 했다. (다음 플젝에서는 베이스라인 코드 작성을 해보고 싶다.) EDA로 뭘 많이 하긴 했는데... 그다지 의미있진 않아서 노션에 정리해두고 깃허브에 올리진 않았다. 

 

 

2024-11-13 (수)


  • EDA

회고

베이스라인 코드를 보면서 이해하고, 강의를 하나도 안 들어서 3강까지 들었다. 시간 날 때마다 train 이미지에 마스크를 시각화한 사진을 뚫어져라 보고 있긴 한데 정말 아무 생각없이 보기만 해서 그런가.... 저번 data centric처럼 팍 떠오르는 방법은 없었다. 그나마 손등에 뼈가 겹쳐져 있는 부분을 잘 학습시키기 위해 crop  augmentation하면 성능이 좋을 것 같다 정도..?

 

2024-11-14 (목)


  • SAM 논문 구현

회고

마침 SAM 논문 리뷰를 해보기도 했고 segmentation에서 SOTA인 SAM을 써보고 싶어서 논문 구현을 해보려고 했다. 근데 논문에 채널 수라등가...... 인코더를 MAE의 인코더 가져왔다~ 이런 식으로만 써져 있어서 논문 구현이 어려울 것 같다는 결론을 내리고 이럴 바엔 클론코딩을 하거나 인코더만 떼와서 이미지 후처리에 쓰거나 하자는 의견이 나왔다.

논문 구현을 위해 모듈별로  차원수, input, output 같은 값들을 계산하려고 보니까 정말 하나도 모르겠더라... 논문 헛으로 읽었다는 생각이 들었다. 아키텍처, 그림을 이해하는 게 끝이 아니라 실제로 어떤 값을 넣어서 어떤 수식으로 계산이 이루어지고 어떤 output이 나오는지 잘 따져봐야 논문을 읽었다고 할 수 있는 것 같다.

 

2024-11-15 (금)


  • SAM 이식 중

회고

금요일까지 SAM 관련된 건 끝내고 싶었는데 못 끝냈다. 주말 안에는 SAM 이식을 끝내고 싶은데 해낼 수 있을지 모르겠다. SAM 공식 깃헙 코드는 얼추 이해가 된 것 같은데 이걸 우리 프로젝트에 적용하려면 어떤식으로 코드를 짜야하는 건지 감이 잘 안 온다. 인코더, 디코더를 공식 코드로 쓰면 내가 우리 프로젝트에 맞게 뭘 더 설정해줘야 하는 거지..................? 진짜모름

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