[week10] 네부캠 ai tech 10주차 회고

2024.01.12. 금요일

네이버  부스트코스 ai tech 6기에 참여하고 10주가 흘렀다. 10주차 회고를 작성한다.

주차별 학습 내용 목차.

1주차 : 파이썬 기초 문법, 객체 지향 프로그래밍, 넘파이, 판다스, 기초 통계(MLE, 베이즈통계), 기초 선형대수학,

           AI기초(경사하강법, CNN, RNN)

 

2주차 : pytorch

 

3주차 : DL basic(~transformer, Genertive models)

 

4주차 : 기본 모델들(AlexNet ~EfficientNet, Semantic Segmentation, Object Detection )

 

5주차 : cnn visualization ~ 3D

 

6주차 : 분류대회

 

7주차 : 분류대회

 

8주차 : ai 서비스 개발 기초

 

9주차 : object detection 대회

 

10주차 : object detection 대회

 

* 짧은 소감 

- 멘토링

detection object에 대한 설명과 히스토리를 알려주셨고, 대회에서 mmdetection을 뜯어고쳐보는 연습을 하라는 조언을 들었다.

 

- 오피스아워

efficient det에 대해 자세히 설명해주셨다.

* 새롭게 배운 점 

- mmdetection의 사용법을 익혔다.

이전까지 인원을 나눠서 여러가지 라이브러리를 사용하다가 이번주 중에 mmdetection으로 통일하고 여러가지 augmentation 적용했다. 통일하는 과정에서 다른 라이브러리를 사용하던 팀원의 환경세팅을 도왔고, mmdetection을 사용하면서 마주치는 여러 오류를 해결하기위해 팀원들과 많이 소통했다.

 

- streamlit으로 csv파일을 받아서 mAP를 계산하는 웹페이지를 만들었다.

 

* 회고, 아쉬운 점

- mmdetection을 익히는데 오래 걸렸고, 아직 config를 겉만 수정하는 정도로만 익혔다. 백본을 바꿔볼 정도로 이해하진 못했다.

- 강의를 열심히 들었어야했다... 

* 주말 계획

1. 코딩테스트 공부.

2. object detection agumentation 실험 

3. 프로젝트 주제 고민(AI hub 자료찾기)

4. 강의 복습

 

* 다음주 계획

object detection 마지막 주다.

 

< 목표 >

1. lv1에서 깊게 공부하지 못했던 부분 복습하기.(순환신경망~)
2. 논리적인 사고로 문제 접근하기.
3. 1일 1코테

 

* 공부 내용 링크 

2024.01.07 - [et al/AI Tech 6] - logistic(sigmoid) function의 함숫값은 왜 확률일까?

2024.01.11 - [et al/AI Tech 6] - mmdetection에 wandb 연결

2024.01.12 - [et al/Docker&git] - [Docker] Dockerfile 작성 및 이미지로 build 하는 법

2024.01.13 - [et al/AI Tech 6] - streamlit으로 배포 하기