Week12 주간 학습정리 - [Data-Centric CV 대회 후 회고]

📌 DATA Relabeling

• 오픈 데이터 가져와서 우리의 가이드라인에 맞게 annotation 구분선 같은거 annotation 다해서 구분선 있는 데이터 더 많이 해서 학습하는 방법도 있긴함..
• CVAT, Roboflow로 annotation을 수정할 수 있음을 직접 경험함.
• Roboflow로 직접 Relabeling 작업을 했고 Relabel 된 데이터를 가지고 학습했을 때 성능 향상이 있어서 데이터 quality가 중요함을 다시 몸소 깨달았고 성취감도 있었다.

📌 Model vs Data

• 실무에서는 data centric이 중요하다~!
• sample level analysis 가 중요하다.

📌 아쉬운 점

• github 협업을 다음 프로젝트 부터는 좀 더 체계적으로 해야 겠다.
• 슬랙과 github, notion 등을 연결해서 협업의 quality를 높여야 겠다.