🚢 Members

전다운	박정재	김규민	이융희	서경국

🔥 Contribution

• 전다운   Data Synthesis • EDA Model Searching • Model Experiment • Git management
• 박정재   Metrics • 1 stage detector • Model Searching • Model Experiment • Ensemble
• 김규민   Data Synthesis • Model Searching • Model Experiment • Ensemble
• 이융희   Model Evaluation • Document • Pre-commit • Recording • Ensemble
• 서경국   EDA • Modeling • Model Experiment • Ensemble • Pseudo Labeling

🏆 LB Score

• Public LB: 0.7232 mAP(3등/19팀)
• Private LB: 0.7112 mAP(2등/19팀)

🔎 Object Detection for sorting recycled items ♻️

문제 정의 ❓

• 바야흐로 대량 생산, 대량 소비의 시대. 우리는 많은 물건이 대량으로 생산되고 소비되는 시대를 삶에 따라 쓰레기 대란, 매립지 부족과 같은 사회 문제 발생
• 버려지는 쓰레기 중 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립 또는 소각되기 때문에 분리수거는 사회적 환경 부담 문제를 줄일 수 있는 방법
• Deep Learning을 통해 쓰레기들을 자동으로 분류할 수 있는 모델 개발

⚙ Development Environment

• GPU : Nvidia Tesla V100
• OS : Linux Ubuntu 18.04
• Runtime : Python 3.8.5
• Main Dependency : Yolov5, MMdetection, Detectron2, Pytorch 1.7.1, OpenCV 4.5.1

💾 Dataset

• 전체 이미지 개수 : 9754장
• 10 class : General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrofoam, Plastic bag, Battery, Clothing
• 이미지 크기 : (1024, 1024)
• 학습데이터는 4883장, 평가데이터는 4871장으로 무작위 선정
  • 평가데이터: Public 50%, Private 50%

📐 Metrics

• mAP50 (Mean Average Precision)
  • Object Detection에서 사용하는 대표적인 성능 측정 방법
  • Ground Truth 박스와 Prediction 박스간 IoU(Intersection Over Union, Detector의 정확도를 평가하는 지표)가 50이 넘는 예측에 대해 True라고 판단

🧪 Model Experiments

🔬 Ensemble Experiments

Working Directory

|-- EDA
|   |-- EDA.ipynb
|   `-- output_visualization.py
|-- dataset
|   |-- test
|   |-- train
|   `-- *.json
|-- models
|   |-- mmdetection
|   |    `--
|   `-- yolo
|       |-- yolor
|       `-- yolov5
|-- src
|   `-- .pre-commit-config.yaml
|-- utils
|   |-- stratified_kfold.ipynb
|   |-- stratified_kfold_group.py
|   |-- submission2json.ipynb
|   `-- readme.md
`-- readme.md

📢 Presentation

하이파이프_발표자료.pdf

🚩 Pre-Commit Installation Guide (by yoonghee)

0. 아래 명령어를 리눅스 기본 shell에서 실행합니다.
   
   

1. pre-commit 설치

   $ pip install pre-commit
   $ brew install pre-commit

   
   

2. 버전 확인

   $ pre-commit --v
   pre-commit 2.17.0

   
   

3. 설치 확인 및 업데이트

   $ pre-commit autoupdate
   [WARNING] The 'rev' field.......

   
   

4. 설치

   $ pre-commit install
   pre-commit installed at .git/hooks/pre-commit

   
   

5. 이후 commit부터 오토 포매팅 반영

   • fix된 사항 있을 시 git status를 통해 modified 확인 후 다시 add & commit