보행시설 - 점자블럭/보도블럭/자전거도로 에 있는 Crack 을 탐지하는 것을 주제로 진행중입니다.

원본 이미지 예시

증강을 위한 회전 + border replication
파란색은 회전 이전 원본 이미지의 bounding box 를 시각화하였고
초록색은 회전 이후 bounding box 를 시각화했습니다.
crack detection 에 관한 다른 논문에서 여러 증강 기법 중 rotation 이 가장 효과가 좋았다고 하여서
똑같이 rotation 을 증강에 활용해봤는데 bbox 가 느슨해지는 단점이 있었습니다.
그래도 확실히 증강을 통해 데이터 불균형을 해결했고 epoch 수를 늘리기만 해도 알아서 잘 학습하네요

역시 세계적인 천재들이 모여 만든 기술이라 그런지 참 좋습니다

이미지랑 bounding box 만 전처리만 해 주면
모델 학습부터 결과 시각화까지 알아서 다 해주니까 그 부분은 참 편합니다.

F1-score 가 객체 타입 별로 많이 차이 나는데,
이미지를 전반적으로 훑어보니
사람이 봐도 보도 블록이 다른 타입보다 육안으로 Crack 을 한 눈에 구분하기 더 어려워서
모델도 학습에 상대적으로 더 어려움을 겪는 것 같습니다.
일단 해결방법을 찾는 중입니다...

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