[L1_P_stage] 개인 회고

부스트캠프 3기 첫번째 프로젝트였던 마스크 분류 과제를 한 후, 느꼈던 점 및 아쉬운점을 정리해보았습니다.

 

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나는 내 학습 목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했는가?

• 우리 팀과 나의 학습 목표 : 팀원 다수가 대회 형태의 프로젝트를 경험해 본적이 없었고 AI 분야에 익숙하지 않았다. 그래서 이번 P_stage에서는 각자 낸 아이디어를 구현하는 것과 깃허브를 활용한 협업을 수행하는 것을 목표로 하였다.
• 개인 학습 측면 : 오픈소스를 가져와서 단순히 jupyter 형태로 코드를 작성하는것이 아닌 python project 형태로 구현하여 baseline 코드와의 연동할려는 시도를 하였다. 또한 팀원들과 지속적인 협업을 위해 github와 notion을 사용하여 각자의 개발이 충돌하지 않도록 관리하고자 하였다. 하지만 마음만은 앞서고 경험 부족이라, 틀은 잡되 세세한 부분을 컨트롤 하지 못한게 아쉬웠다.

나는 어떤 방식으로 모델을 개선했는가?

• 이번 P_stage는 마스크 유무, 성별, 연령을 분류하는 과제였다. 여러 이미지들을 확인한 결과 성별, 연령 정보는 다르지만 배경이 동일한 상황이 있었다. 이런 경우에 모델이 의미없는 배경 정보를 분류하는데 있어 얼굴 외의 정보를 모델에게 주지 않기 위해 face detection 모델을 활용해 얼굴만 잘라내기로 했다. 하지만 아쉽게도 실질적인 성능 향상은 없었다. 오히려 정확도와 F1-score가 떨어졌는데, 그러한 이유를 생각해보면 모델에 얼굴정보만 주어서 over-fitting이 과하게 일어나지 않았나 싶다.

내가 한 행동의 결과로 어떤 지점을 달성하고,어떠한 깨달음을 얻었는가?

• 모델 개선에서 성능의 직접적 향상은 없었지만, 개발에서 처음으로 협업을 하며 협업의 중요성과 커뮤니케이션의 중요성을 느꼈다. 이 짧은 기간에 혼자서는 할 수 없는 양의 개발량이였다. 다행히 역할 분담은 잘 나누어 중복해서 개발하거나 작업하는 일은 없었지만, github와 같은 협업툴 그리고 코딩 컨벤션 과 같은 협업을 잘 이루지 못해 각자의 작업물들을 합치는데 고생을 하였다. 다음 작업에 대한 분배가 매끄럽게 소통되지 않아서 잠시 개발을 중단하기도 하였다. 다음에는 역할 분배도 중요하지만, 팀내의 코딩컨벤션 및 github 사용 룰과 전체적인 프로세스를 정한 뒤 프로젝트를 진행해야 할 것 같다.

전과 비교해서,내가 새롭게 시도한 변화는 무엇이고,어떤 효과가 있었는가?

• 전에는 주로 성능 개선을 위해 가장 좋은 성능이라고 알려져 있는 SOTA모델을 가져오는 정도만 하였지만 이번에는 face detection이나 GAN과 같은 이미지 전처리 와 생성 단계를 더 집중하였다. 아쉽게도 큰 성능 향상은 없었지만, 단순히 남이 만든 모델을 가져와서 사용하는 것이 아니라, 과제에 필요한 작업이 무엇인지 팀원들과 함께 아이디어를 내고 작업을 하는 것이 혼자 진행하는 것이 아니라 함께 협업하여 좋았다.

마주한 한계는 무엇이며, 아쉬웠던 점은 무엇인가?

• 모두가 처음이고, 의욕이 많다보니 프로젝트 기간내에 끝낼 수 있는 것과 맡은 개발 목표(수정)가 효과가 있는지 여부를 먼저 판단했어야 했다. 한마디로 모델 성능 개선에 있어서 효율적인 방식을 택하지 못했다. 데이터 불균형인것을 알고나서, gan을 통한 이미지 생성과 face detection과 같은 방법도 좋지만, kaggle이나 앞서 비슷한 일을 한 사람들의 경험을 토대로 시도해 볼 주제를 찾아보았으면, 지금보다 빠르게 더 성능 좋은 모델이 나오지 않았을까 하는 아쉬움이 있다.

한계/교훈을 바탕으로 다음 프로젝트에서 스스로 새롭게 시도 해볼 것은 ?

• 다음 프로젝트에는 팀내 그라운드룰을 정해서 작업을 더 효율적으로 진행하고 싶다. 주어진 프로젝트와 비슷한 프로젝트를 찾아 케이스 스터디를 하여 적용해볼 만한 기술들을 찾아보고, 코딩 컨벤션, 깃헙 repo 관리, 소통 규칙과 같은 룰을 정해서 협업시 혼란없이 프로젝트에만 온전히 집중 할 수 있는 환경으로 시작해보고 싶다.