쏘카 이용자들이 차량 사용 전 업로드한 차량 사진들을 통해 차량의 파손 여뷰, 파손 유형(찌그러짐, 스크래치, 이격) 및 파손 위치를 찾아내는 프로젝트이다.
- Issue 기반 Branch 생성 후 개발
- 1명의 코드 리뷰 후 Merge
- Commit Message: "[What] [State] [Date] [fixed] [issue number]" (ex: "U-Net done 21/11/02 fixed #1")
- [.py] 형식 코드 파일 업로드
- Jupyter Notebook에서 코드 실행
- 변수명: lowercase with underscores (ex: epoch_num)
- 함수명: lowercase with underscores (ex: get_features())
- 클래스명: CapWords convention (ex: ToTensor)
- 파일명: lowercase with underscores (ex: read_data.py)
- 완성된 model을 먼저 만들고 그 이후의 성능을 향상시킨다.
- Base model을 찾기 위해 3주 동안 개인당 3개의 모델을 구현하여, 총 12개의 모델을 비교한다 (100 epoch 기준).
- Base model을 찾으면 성능을 높이기 위해 Data Augmentation 등 data에 대한 접근과 모델의 파라미터들에 대한 접근을 한다.
- python: 3.8 (미정)
| 파손유형 | Test | Train | Valid | Total |
|---|---|---|---|---|
| Dent | 209 | 1690 | 212 | 2111 |
| Scratch | 209 | 1690 | 212 | 2111 |
| Spacing | 155 | 1232 | 154 | 1541 |
- Augmentation된 이미지가 섞인 데이터 셋에서 원본 이미지 추출
- Augmentation 적용
- 예) Cutmix
| 모델 | 성능 | 논문링크 | 요약 | 작성자 |
|---|---|---|---|---|
| U-Net | ? | link | link | 혁 |
Base Model: ?