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부스트캠프 AI Tech: 물체 영역 검출 대회

Trash Semantic Segmentation Competition

boostcamp AI Tech - Level 2: CV_02 Bucket Interior

Results

• Test dataset for public leaderboard
  • mAP score: 0.7950
• Test dataset for private leaderboard
  • mAP score: 0.7266

Task

Semantic Segmentation Task Specifications

• 주어진 쓰레기 사진에서 10종류의 쓰레기 객체 영역을 검출
  • Subtask 1: 픽셀 단위 개별 쓰레기 영역 검출
    • Semantic mask suggestion
  • Subtask 2: 검출된 영역의 쓰레기 분류
    • Classes for each pixel

Image Dataset Specifications

• Dataset ratio
  • Train & validation dataset: 79.98%
  • Test dataset for public leaderboard: 10.01%
  • Test dataset for private leaderboard: 20.02%
    • Public test dataset: 10.01%
    • Private test dataset: 10.01%

Main Difficulties

• Data imbalance
  • 일부 유형의 쓰레기 사진의 비율이 유의미하게 낮았음
• Bounding box noise
  • 많은 쓰레기 사진의 쓰레기 영역 annotation이 정확하지 않았음
• Tiny objects
  • 대부분의 쓰레기 사진에 등장하는 쓰레기의 크기가 매우 작았음
  • 매우 많은 숫자의 매우 작은 쓰레기가 등장하는 사진이 유의미하게 많았음

Approaches

• Selecting models
  • 코드가 공개되어 있는 모델들 중 공식 performance가 높은 모델 위주로 사용
  • Ensemble 과정에서의 다양성을 위해 여러 모델을 실험에 사용
    • UperNet-BEiT-L
    • UperNet-Swin-L
    • HRNet
    • UNet
    • UNet++(decoder), EfficientNet_b4(encoder)
    • FPN(decoder), EfficientNet_b4(encoder)
    • DeepNet_resnet101
    • FCN_resnet50
• Increasing generalization performance
  • 다양한 learning rate를 실험에 사용
    • 시작: 1e-4, 1e-6, 5e-5
    • 관리: fixed, cosine annealing, step decay
  • 다양한 optimizer를 실험에 사용: SGD, Adam, AdamW
  • 다양한 Loss를 실험에 사용: CrossEntropyLoss, FocalLoss
  • 다양한 Batch size를 실험에 사용: 2, 4, 8, 16
• Increasing the amount of training data
  • Training data + Validation data 학습에 사용 (전체 데이터의 79.98%)
  • Training data + Validation data + Public test data 학습에 사용 (Pseudo-labeling, 전체 데이터의 89.99%)

Technical Specifications

가장 높은 mIoU score를 달성한 모델에 대해서만 기록

• Model: Pixel-wise hard voting ensemble
  • UperNet-BEiT-L
  • UperNet-Swin-L

Thoughts

이전 대회에서 한 차례 만났던 데이터셋이여서, EDA 및 데이터 분석에 대한 시간은 아끼고 modeling을 빠르게 시작하였다. 시간을 많이 확보한만큼 더 다양한 모델을 실험에 사용하였으며, 모든 모델에서 hyperparameter tuning, data augmentation 등 성능 개선을 위한 모든 시도를 적용해보았다. WandB와 Notion을 통해 서로의 진행상황과 결과를 원활하게 공유하였으며, 더 많은 ensemble의 시도와 새롭게 적용해본 pseudo labeling 등 지난 프로젝트들보다 훨씬 많은 시도들과 개선을 할 수 있었다.

이 대회에서는 모델링 과정에서 특히 더 많은 오류와 이슈들을 만났었지만, 팀원들끼리의 토론과 여러 시도들을 통해 모두 해결해나갔다. 결국 사용해보고자 했던 모델, 적용해보고자 했던 실험은 모두 마칠 수 있었던 성공적인 프로젝트였다. 우수 사례 발표를 들어보니 선정한 모델이 달랐을 뿐, 모든 솔루션이 그동안 토론했던 내용 중에 포함돼있었기 때문에, 그동안의 대회들을 거치면서 얻은 모든 팀원들의 성장을 체감할 수 있었다.