ai challenge2 [Lidar detection] AI Challenge 3위 솔루션 분석 안녕하세요. 운이 좋게도 과학기술정보통신부에서 진행한 AI challenge에서 3위를 수상하였습니다. 해서 이번 포스팅은 그 과정을 공유하고자 합니다.전체코드는 https://github.com/ies0411/DNA_challenge.git 해당 레포에 전체 공유되어있습니다. Data ProcessingLidar detector의 대표적인 framework인 openpcdet를 사용하여 챌린지에 임하였습니다. 해당 프레임워크는 gt sampling을 위해서 gt point들을 pkl파일로 따로 관리합니다. 또한 custom dataset은 npy파일로 저장을하고 pkl로 다시 convert하는 과정을 거칩니다. 이 과정은 기존의 openpcdet의 메뉴얼대로 동일하게 진행하였습니다. Baseline M.. 2024. 11. 4. [Detection] AI challenge 1위 솔루션 분석 안녕하세요. 운이 좋게도 이번에 한화에서 진행한(Oct '24) IR sensor를 이용한 객체인식 AI challenge에서 1위를 수상하였습니다.해서 이번 포스팅은 그 과정을 공유하고자 합니다. Data Preprocessing우선 데이터 전처리 부분입니다. IR sensor는 쉽게 생각하면 열화상 카메라라고 생각하시면 됩니다. 들어오는 input값은 마치 흑백카메라와 같이 채널이 한개인 image shape이라고 보시면 됩니다.위의 과정을 통해 잘못된 labeling을 수정하였습니다. 뒤의 augmentation과정에서 albumentation을 추가로 사용하였는데 잘못된 labeling정보때문에 런타임 에러가 발생할 수 있습니다. 두번째로는 GT의 클래스 분포도를 확인하였습니다.빈도가 가장 큰 클.. 2024. 10. 18. 이전 1 다음
