마일스톤

Objective

• 사진에서 쓰레기를 Detection 하는 모델
• Input : 쓰레기 객체가 담긴 이미지, bbox 정보(좌표, 카테고리)
  • bbox annotation : COCO format
• Output : bbox 좌표, 카테고리, score 값 리턴
  • Pascal VOC format

Data

• 전체 이미지 개수 : 9,754 장

  • train 4,883 장
  • test 4,871 장

• 10개 클래스 : General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrofoam, Plastic bag, Battery, Clothing

• 이미지 크기 : 1024 x 1024

  

annotation file

• coco format
• images
  • id : ex) 1
  • height : 1024
  • width : 1024
  • filename : ex) train/002.jpg
• annotations
  • id : ex) 1
  • bbox (xmin, ymin, w, h)
  • area
  • category_id
  • image_id

EDA

• RGB mean: [0.48490459 0.46038158 0.43166834] RGB std: [0.21190031 0.20929289 0.21483885]

Submission

Augmentation

aug

• Resize([1024, 1024])
• RandomFlip, RandomRotate90, RandomResizedCrop, RandomBrightnessContrast, HueSaturationValue, GaussNoise, Blur, GaussianBlur, MedianBlur, MotionBlur, Normalize

aug_2

• Resize([1024, 1024])