[P-stage] Semantic Segmentation Day 2

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 P-stage를 위해 개인 학습 내용을 정리했습니다.

1. 목표

• Baseline으로 학습해보기
• DilatedNetFront, DilatedNetFront_context 모델 구현/학습해보기

 

2. 진행 내용

1) Baseline 학습해보기

  Baseline으로 주어진 모델은 FCN8s으로 구성되어 있었습니다. 20에폭 돌아가는 동안 생각보다 빠르게 학습이 되었습니다. submission 결과는 mIoU가 0.3340이 나왔습니다.

2) DilatedNet 모델 구현

  Dilated Convolution은 image의 크기를 적게 줄이면서 효율적인 receptive field를 넓히는 방법입니다. 이 방법을 활용하면 Receptive field는 커지고, parameter는 줄어들고 이전보다는 좋은 해상도를 얻을 수 있습니다.

 오늘 구현한 모델은 DilatedNetFront와 context_module을 포함한 모델 2개를 만들었습니다. 생각보다 학습시간이 오래걸려서 DilatedNetFront도 결과를 못보고 잘 것 같습니다.

3. 회고

 오늘 모듈화를 마치려고 했으나, 생각보다 늦어지는 바람에 오늘 최대한 시도하고, 내일 중으로 마무리 해봐야겠습니다.