대량 생산, 대량 소비의 시대에서는 필연적으로 “쓰레기 처리”문제가 발생합니다. 분리 수거는 이러한 환경 부담을 줄일 수 있는 대표적인 방법이며, 올바른 방식으로 분리수거를 수행해야 합니다.
해당 프로젝트에서는 사진에서 쓰레기를 segmentation하는 모델을 만들어 분리수거를 진행하고자 하였고 특히 11가지로 나뉘는 쓰레기 종류와 위치를 파악하기 위한 모델을 만드는 것에 집중하였습니다.
개발 언어 : PYTHON (IDE: VSCODE, JUPYTER NOTEBOOK)
서버: AI STAGES (GPU: NVIDIA TESLA V100)
협업 Tool : git, notion, wandb, google spreadsheet, slack
Library : mmsegmentation, smp
- Data Augmentation
- Horizontal Flip
- Rotate90
- GridDropOut
- RandomResizedCrop
- TTA
- Inference(Test) 과정에서 Augmentation 을 적용한 뒤 예측의 확률을 평균(또는 다른 방법)을 통해 도출하는 기법
- Multiscale → 0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5의 ratio를 사용
- Flip → Horizontal & Vertical
- Ensemble
- 재활용 쓰레기가 촬영된 .jpg 형식의 이미지와 masking되어 있는 고유 좌표 및 종류를 명시한 .json 파일로 이루어져 있으며 각각 train, val, test로 구분
- 범주 : 배경, 일반쓰레기, 종이, 종이팩, 금속, 유리, 플라스틱, 스티로폼, 플라스틱 가방, 배터리, 의류 (총 11가지)
- mIoU(Mean Intersection over Union)
- Semantic Segmentation에서 사용하는 대표적인 성능 측정 metric
- GT값과 prediction값의 class별 IoU의 평균을 계산
| Model | Backbone | library | LB Score@public | LB Score@private |
|---|---|---|---|---|
| KNet + UperNet | Swin-L | mmsegmentation | 0.7083 | 0.7245 |
| DeepLabV3Plus | xception65 | Segmentation Models Pytorch(SMP) | 0.6249 | 0.6102 |
| DeepLabV3Plus | EfficientNet-b7 | SMP | 0.6173 | 0.5755 |
| Unet | EfficientNet-b7 | SMP | 0.6463 | 0.6429 |
| Unet | regnet | SMP | 0.6548 | 0.6265 |
| Deeplab v3 | ResNet50 | base | 0.5454 | 0.5225 |
| UperNet | ResNet101 | base | 0.6319 | 0.5839 |