당분간은 엄청난 차이가 나지 않는 한 score 에 집착할 필요는 없을 것이라고 생각한다. 어떤 부분이 부족한지에 대한 정확한 팩트 수집을 위해 우리가 촬영했던 bagfile 을 기반으로 한 inference 를 돌려 보아야 한다. 이때, inference 환경을 정확히 정의하고 aihub 에서 제공하는 pedestrian 데이터와 어떤 차이점이 가장 문제를 일으키는지 분석하는 것이 중요해 보이는데, 영상의 해상도도 결정해야 하고 이 과정에서 우리가 이미 취득한 데이터 이상으로 다양한 경우에 대해서 데이터 수집이 필요할 것에 대해서 대비하는 것이 좋다. 예를 들어, 도메인 차이(참고1:나의 문제에서의 도메인 갭(domain gap) 예시) 중 제거할 수 있는 형태적(morpological) 차이 또는 카메라의 포즈(pose) 차이를 없앨 수 있는 경우를 알아보기 위해 다양한 각도로 카메라를 세팅하고 돌려보는 것이 좋다.
참고
안녕하세요, 테스트웍스 인도 보행자데이터세트 담당자님!
이번에 aihub 에서 주관하는 대회에 참가하는 학생입니다.
여기에서 사용하는 aihub 인도 보행자 데이터셋 관련해서 문의드려고 연락드렸습니다.
depth prediction 데이터셋을 제외한 모든 데이터세트에 대해서는
카메라 내부 행렬, 카메라 외부 행렬에 대한 정보를 받을 수 없는 것일지 궁금합니다.
지면에서 어느 높이로 어떤 각도로 촬영된 것인지 메타데이터를 얻고 싶어서요.
감사합니다!
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