[AI경진대회] 위성이미지 건물 영역 분할 대회 (3)
SW중심대학 공동 AI 경진대회 2023
2023.07.03 ~ 2023.07.28 까지 진행되는 SW중심대학 공동 AI 경진대회 2023에 대한 포스트.
2023 가천대 AL* 팀원들과 연계하여 참가한 공모전
위성 이미지의 건물 영역 분할(Image Segmentation)을 수행하는 AI모델을 개발
대회 시작 3주일 경과
이전 포스팅에서는 0.510 의 점수로 마무리를 하였디.
성능 향상을 위해 아래의 과정들을 시도해보기로 하였다.
- 그림자 제거, 에지 강조, 잡음 제거, 대비 향상
- 모델, 백본 변경
그림자 제거
그림자 영역을 제거하는 알고리즘을 적용하여 아래 이미지를 얻게되었다.
그렇지만, 이미지에서 알수있듯이 그림자 영역 ‘자체’를 제거하게 되는 문제가 있었다.
결과적으로 성능향상에 큰 도움이 되지 못하였지만, 그림자 자체만 제거하는 기술을 지속적으로 탐색하였다.
탐색한 여러 그림자 제거 기술의 적용을 시도해보았다.
그러나 그림자 제거 오픈소스가 흔하지 않고, 적용의 어려움 및 오류 발생으로 인해 그림자 제거 계획은 어려울 것으로 보인다.
에지강조, 잡음 제거, 대비 향상
albumentations 라이브러리를 이용하여 다양한 시도를 하였으나, 오히려 성능이 감소하는 결과를 초래하였다.
train, test 이미지에 알맞지 않은 효과를 적용하여 성능을 높이는 것은 어려워 보인다.
3주차 결과
백본을 ResNet50으로 변경하였더니, 미약한 성능의 향상이 존재하였다.
0.535 의 점수를 얻게되었다.
그림자 제거 기술에 꽤 많은 시간을 들였지만, 오류없이 적용하는 것 자체에 큰 어려움을 겪었다.
오픈소스가 흔하지 않고, 유지보수가 되지 않는 코드가 많았다.
또한, 괜찮은 코드를 발견하여 적용하려 했으나, 지속적인 코드 에러로 인하여 포기하게되었다.
성능 향상을 하기위해 다른 방법을 탐색해봐야 할 것 같다.