Week10 주간 학습정리 - [CV level 2 대회 완료 후 회고]

📌 일단 대회를 진행하며 느낀 점들을 블로그에 남긴다. 대회에서 시도했던 가설, 실험(가설 검증) 등은 Github, Notion, Wrap up report에 기록해 두었다.

📌 실험 공유

• 저번 대회처럼 Notion으로 실험 공유를 다들 열심히 잘 해주었다. wandb를 이번 대회부터 처음 적용해보았는데 확실히 실험 공유도 잘 되고 모델 성능도 다같이 편리하게 볼 수 있어서 정말 좋았다. wandb는 이제 없으면 안 될 것 같다..나중에 필요하다면 유료 결제를 해서라도 사용할 것 같다...
• 팀 안에서 각자 실험했을 때 유의미한 결과를 도출했다고 생각하는 실험들을 Github에 실험에 맞는 브랜치 명을 만들고 빠르게 Commit을 해서 다른 팀원들도 그 실험을 자신의 모델에 적용해 볼 수 있었다는 점이 좋았다
• 하지만 ultralytics를 사용하는 사람과 mmdetection을 사용하는 사람 간의 코드 차이와 mmdetection 안에서도 신 버전( V3.x ? ), 구 버전(V2.x ?)의 차이가 있었기에 같은 실험을 진행하고 싶어도 코드를 약간 수정하거나 다른 방식으로 적용해야 했다는 점이 아쉬웠다... 하지만 이건 어쩔 수 없다..극복해야지,,,!!!
• 참고로 나는 UniverseNet을 사용했기에 구 버전을 사용했어야 함..

 

📌 추가적으로 해봤으면 좋았을 것들..

• 팀원 중에 따로 코딩하지 않고도 ultralytics를 사용해서 쉽게 데이터를 시각화 했던 팀원이 있었다. 
• 물론 코딩을 직접해서 데이터를 시각화 해보는 것이 당연히 더 좋다고 생각하지만 ultralytics 같은 visualization 도구를 활용한다면 아주 빠르게 시각화를 할 수 있어 대회 진행 과정을 빠르게 level up 하는 데에 큰 도움이 될 것이다.!! 정확한 것은 더 찾아봐야겠지만 아마 object detection 같이 이미지 데이터와 json(bbox 정보)데이터가 함께 있는 상황에서 시각화를 하는 데 유용한 것 같다. 나도 다음에 사용해봐야지~ 
• 추가적으로 Roboflow 도 좋은 시각화 tool 인 것 같다~
• 이번 대회를 시작하면서 목표가 mmdetection, detectron2, ultralytics 세 개 모두를 경험해 보는 것이었는데 상황 상 그러기는 너무 힘들었다. mmdetection만 열심히 파 봤다..!! 이 또한 좋은 경험이었지만 yolo를 구현하는 데에 최적화된 플랫폼? 라이브러리?인 ultralytics로 yolo를 다시 구현해보고 싶다~~!
• 이고잉님의 Github 강의를 복습해서 바로 vscode에서 내 실험 브랜치에 Commit하는 것에 익숙해지고 싶다~~  이제 대회 할 때마다 이런식으로 연습해야지~~

 

대회에서 우승하고 싶은 동기 + 배운 것을 적용하고 정리하는 동기가 합쳐진다면 많은 것을 얻어갈 수 있을 것이다~~~~~~~!!