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마일스톤4

상태
Done
담당
마감일
2022/11/16
요약
Aihub 데이터로 학습하고 평가하는 파이프라인을 만든다.
선행 태스크
선행 태스크 상태
관련 마일스톤
2 more properties
모델A
모델B
모델C
detection 구현
A1 (구현 완료, 경태파트장님)
B1 (외부 리소스)
,
recognition 구현
A2 (구현 완료, 경태파트장님)
B2 (외부 리소스)
,
비고
나머지 데이터에 대한 학습 필요
(리소스 탐색) 박사님, 팀장님, 실장님
(모델 선정 근거) 후천적으로 논문 이야기 이어붙이기 + 이수화박사님
금융 10% / 경태파트장님 모델 A
물류 1% / 경태파트장님 모델 A
ICDAR 2015 1% / MMOCR 모델 C
금융 1% / MMOCR 모델 C
물류 1% / MMOCR 모델 C
금융 1% / PMTD 모델 B
해보는 이유
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- 금융데이터와 물류데이터가 너무 더러움 - MMOCR data zoo 에서 ICDAR 데이터셋을 사용할 수 있음. - MMOCR 데이터 로더가 ICDAR 데이터 포맷을(COCO) 제공함.
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디렉토리 정리하기
obsidian /mnt/data/aihub2022/raw/finance/20_of_100 overload /data/aihub2022/raw/finance/part_20_of_100
obsidian /mnt/data/aihub2022/raw/transit/10_of_100
obsidian /mnt/data/aihub2022/raw/icdar2015/
모델 체크포인트를 덮어쓰지 않는 방법에 대해 알아보기
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금융데이터 20% 다운로드
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물류데이터 10% 다운로드
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ICDAR 2015 데이터 다운로드
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데이터를 COCO 포맷으로 변경
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데이터 샘플링
o, 10%
o, 1%
o, 1%
o, 1%
o, 1%
금융데이터 100장 시각화
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물류데이터 100장 시각화
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ICDAR 2015 데이터 100장 시각화
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COCO포맷의 데이터를 경태파트장님 모델의 학습포맷으로 변경
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COCO포맷의 데이터를 MMOCR 모델의 학습포맷으로 변경
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금융데이터 20% 파트장님 모델 학습 및 평가
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물류데이터 1% 파트장님 모델 학습 및 평가
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MMOCR detection 모델 구축 - config 설정들에 신경쓰며
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MMOCR detection 모델 학습 및 평가
o, model zoo 에 명시된 내용들과 비교하여 모델이 올바르게 만들어졌는지 확인
o, 파트장님 모델과 비교
o, 파트장님 모델과 비교
MMOCR end2end 모델 구축 - config 설정들에 신경쓰며
o
o
o
MMOCR end2end 모델 학습 및 평가
o, model zoo 에 명시된 내용들과 비교하여 모델이 올바르게 만들어졌는지 확인
o, 파트장님 모델과 비교
o, 파트장님 모델과 비교
아이데이션