[Dacon] 데이크루 2기 12주차 활동 일지

[회의일시]

- 2022년 06월 18일 오후 16시30분 ~ 18시00분까지 비대면 회의 진행

 

[활동 내용]

- 두 번째 미니프로젝트 준비 회의(UNet Semantic Segmentation)

- 3가지 실험과 게시글 작성

 

[데이콘 12주차 콘텐츠]

https://dacon.io/codeshare/5185

[🔥포스🔥] Segmentation Modeling(1) (U-Net, OpenCV 적용)

https://dacon.io/codeshare/5186

[🔥포스🔥] Segmentation Modeling(2) (ResU-Net, OpenCV 적용)

https://dacon.io/codeshare/5197

[🔥포스🔥] Segmentation Modeling(3) (RPA-ResU-Net)

 

[느낀점]

- 데이크루 마지막 활동으로 두 번째 프로젝트인 Segmentation 실험을 진행하였다. 데이터는 2018 Data Science Bowl 이라는 세포핵 데이터를 활용하여 Segmentation Task를 진행하는 것이다. 정환님께서 Unet Network를 pytorch로 baseline 코드를 작성해주셔서 코드를 한 줄 한 줄 읽어보며 실험을 진행했다.

- 주요 실험 내용은 데이터 전처리를 전혀 하지 않은 것과 Unet 논문에 있는 전처리를 적용하는 것, OpenCV를 활용하여 전처리를 적용하는 것의 성능 비교를 한 것이다. 우리팀이 OpenCV를 주로 공부한 팀이라 최대한 프로젝트에 OpenCV를 녹여서 해보려고 했는데, 결과는 좋지 않았다. 의외로 전처리를 하지 않을 것이 성능이 높았다.

- 아마도 학습데이터를 검증데이터로 분리하여 사용하면서 학습데이터와 큰 차이가 발생하지 않았지만, 테스트 데이터가 달랐다면 실험 결과가 달라졌을 수도 있을 것이다. 캐글 데이터에서 Test 셋은 있었지만, 성능 측정을 위해서는 정답 데이터가 필요했는데, 라벨링이 안 되어 있어서 학습데이터에서 검증데이터를 분리하여 실험할 수 밖엔 없었다. 

- 바쁜 와중에 팀장님이 정말 고생해서 게시글을 작성해 주셨다. 팀장의 깜냥이란... 역시 듬직한 팀장님이었다. 주에 1개의 게시글을 작성하다가 마지막 주에 몰아서 3개의 게시글을 작성하니 역시 분량이 상당했다. 실험 과정은 비슷했지만, 실험 하는 과정에서도 많은 시간이 소요되었다.

- Residual Unet 게시글의 초안을 작성했는데, 팀장님 기대에 못 미쳐서 아쉬운 소리를 하셨다. 팀장님도 마음이 급했기 때문에 그랬을 것이다 생각하면서도 내가 더 꼼꼼하게 작성했어야 했다는 생각을 하게 된다. 내가 팀장을 했을 때와 다른 사람이 팀장을 했을 때, 다른 태도를 취해선 안된다라는 생각을 하게 된다. 

- 데이크루 활동이 끝나고 데이터 멘토링 활동을 다같이 신청했다. 이번에도 팀장은 아니지만 팀장의 마음으로 팀을 리드하고 좋은 영향을 줄 수 있도록 노력할 것 같다. 기회가 된다면 데이터 멘토링도 게시글을 작성해서 블로그에 활동 일지를 써봐야겠다.

 

[해야할 것]

- 데이크루 2기 수료

- 데이터 멘토링 신청