1. 프로젝트 소개

1.1 프로젝트 개요

1.1.1 대회 소개

(2024.10.02 11:00~2024.10.24 19:00)

이미지에서 쓰레기를 탐지하는 Object Detection 모델을 개발한다. 문제 해결을 위한 데이터셋으로는 일반 쓰레기, 메탈, 비닐, 유리, 플라스틱, 종이팩, 스티로폼, 종이, 천, 배터리 총 10 종류의 쓰레기 이미지가 제공된다.

• 학습 데이터 : COCO 포맷의 BBox annotation(bbox 좌표, 카테고리)
• 출력 데이터 : BBox 좌표, 카테고리, Confidence Score

1.1.2 팀 구성 및 역할

• EDA, 데이터 분석 및 유틸리티 배포 : 김예진, 이재효, 차성연
• 하이퍼파라미터 및 데이터 증강 실험 : 김예진, 배형준, 송재현
• 모델 실험 및 분석 : 이재효, 차성연

1.2 프로젝트 목표

1.2.1 직접 찾은 근거, 공신력있는 근거 활용하기

• 모델을 선택하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 데 있어서, ChatGPT에 의존하지 않고 임의로 파라미터를 바꿔가며 최적값을 찾아가지 않는다.
• 이전 실험의 결과를 분석하여 활용하거나 논문을 참고하는 등, 반드시 믿을 수 있는 근거를 가지고 가설을 세우고 실험을 설계한다.

1.2.2 심층적 분석

• 수행한 실험에 대해 값만 확인하는 것이 아니, 결과를 시각화하고 면밀하게 분석하여 팀원들과 의견을 나눈다.