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level2_objectdetection-cv-19 created by GitHub Classroom

level2_objectdetection-cv-19

• 부스트캠프 AI Tech - Level2. Object Detection Competition

Introduction

목표 : 주어진 사진에서 10종류의 재활용 쓰레기를 분류하여 탐지하는 모델 제작

데이터 셋 : 쓰레기 객체가 담긴 1024 x 1024 크기의 image train data 4883장, test data 4871장

프로젝트 개발 환경 : Ubuntu 18.04.5 LTS , Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz , Ram 90GB , Tesla V100 32GB

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Contributors

V.I.P == ✨Visionary Innovative People✨

김서인

문상인

박재훈

이강민

전지수

역할

팀원	역할
김서인	RabbitMQ 도입, data augmentation 구현 및 실험, 모델 성능 향상 실험 진행, earlystop setting
문상인	PM(Project Manager), MMDetection & YOLO 데이터셋 구축, 자동 학습 queue 구현 및 실험 진행
박재훈	GPU 스케줄러 개발, MMDetection Baseline 구축, loss & optimizer 실험, 앙상블 코드 구현 및 실험
이강민	MMDetection 베이스라인 구축, YOLO 모델 개발
전지수	데이터 EDA, Wandb setting, pseudo_labeling 진행, inference 결과 시각화 및 분석

Tech Skill

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Repository 구조

• Repository 는 다음과 같은 구조로 구성되어 있습니다.

├── .github
├── EDA
├── codebook
├── images
├── mmdetection
├── rabbitmq
├── yolov8
├── .gitignore
└── README.md

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requirements path

• mmdetection : ./mmdetection/requirements.txt
• yolo : ./yolov8/requirements.txt

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실행 방법

1) mmdetection

install requirements

pip install -r mmdetection/requirements.txt

train

python mmdetection/tools/train.py mmdetection/configs/custom/base_config.py

inference(TODO: folder 구조에 따라 config folder 수정)

python mmdetection/inference.py -cfg_folder {base_config folder path}

2) YOLOv8

install requirements

pip install -r yolov8/requirements.txt

train

python yolov8/train.py --train_cfg yolov8/V1_yolov8l_pt_img1024.yaml --weight yolov8/yolov8l.pt

inference(TODO: best.pt 위치에 따라 path 수정)

python yolov8/inference.py --model {best.pt path}

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실험 내용

분류	내용
Dataset	EDA - 일반 쓰레기를 잡기 어려움 - 쓰레기봉투 안에 쓰레기들의 존재 Dataset 구성 - 이미지 당 30, 35, 40개 이상의 박스를 가지는 이미지를 제거한 데이터 셋 align 실험
MMDetection	여러 구조에 대한 benchmarking 학습을 진행 - 2 stage: Faster R-CNN, Cascade R-CNN, Mask R-CNN, Grid R-CNN - 1 stage: RetinaNet, FreeAnchor, FCOS, Fovea, CornerNet, ATSS
Data augmentation	Albumentation 조합 선택 - RandomSizedBBoxSafeCrop - OneOf(VerticalFlip, HorizontalFlip) - ToGray - GaussNoise - OneOf(Blur, GaussianBlur, MedianBlur, MotionBlur) - CLAHE - RandomBrightnessContrast - HueSaturationValue
Optimizer	- Stochastic Gradient Descent(SGD)와 AdamW의 비교
Focal Loss	- Focal Loss와 Cross Entropy Loss와의 비교
YOLOv8	- Input image size 업스케일링 - Localization loss function 변경 - Data augmentation 변경 - Model size 교체 - 추가 학습 진행
Ensemble	- TTA (Test Time Augmentation) - NMS (Non-Maximum Suppression) - WBF (Weighted Box Fusion)
Pseudo-labeling	- 리더보드 기준 가장 좋았던 성능의 inference 결과에 포함되어 있는 bbox의 annotation 정보를 다시 train dataset으로 가져와서 학습

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협업 툴 및 프로젝트 관리

1. GitHub

• GitFlow를 따라 Github를 활용했다. 개발 과정에서 다음과 같은 절차를 따라 진행했다.
  • 이슈 생성
  • Feature branch 생성
  • Pull Request
  • 코드 리뷰 및 merge
• commit message는 ‘feat: ~ ’ 형식을 사용하였고, issue와 관련된 commit인 경우 issue 번호를 commit message의 foot에 추가해주었다.

2. Notion

3. WandB

• MMDetWandbHook을 통해 실험 결과를 wandb 상에 validation mAP, train loss, train acc 등을 로깅하였다.

4. RabbitMQ 기반 GPU 스케줄러 구현

• 팀에서 총 5대의 GPU 서버를 운용하고 있는 상황에서, 전체 GPU 리소스의 평균 가동률을 극대화하고 실험 속도를 높이기 위해서 GPU 스케줄러에 대한 요구가 생겼다. 따라서 메세지 큐인 RabbitMQ를 이용해 GPU 스케줄러를 구현하였으며, 본 프로젝트에서는 부분적으로 테스트해보며 사용성과 버그를 찾아 보완하였다. 구조는 아래 그림과 같다.

  

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프로젝트 결과

최종 순위 13등