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feat: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 파이프라인 마련하기 #34

Closed
4 tasks done
nestiank opened this issue May 24, 2022 · 1 comment · Fixed by #43
Closed
4 tasks done

feat: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 파이프라인 마련하기 #34

nestiank opened this issue May 24, 2022 · 1 comment · Fixed by #43
Assignees
@hkyoo52
Labels
development Initial development of a core feature inference Using the AI model
Milestone
Second Step

Comments

@nestiank
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Contributor

nestiank commented May 24, 2022 •
edited
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담당자: 유환규, 김주영

5/24(화) 18:00 ~ 6/1(수) 16:00

당초 계획

데이터셋 마련은 #35 를 통해서 진행함

  • GAN: 유환규, 김예원
  • CNN: 이수아, 김주영

변경한 계획

  • Masking: 유환규
  • CNN: 유환규
  • Cosine Similarity: 유환규
  • Multi-object 대응: 김주영
  • 코드 정리: 김주영
  • 이미지에서 물체 영역 추출 코드 작성하기
  • 추출한 물체 영역 분류 및 평가 코드 작성하기
  • 여러 물체 영역에 대한 분류 logit 병합 방법을 마련하고, 적용하기
  • 여러 물체 영역에 대한 cosine similarity 병합 방법을 마련하고, 적용하기

Decided by #20
Replaces #25 partially
@nestiank nestiank added the modeling Training and testing the AI model label May 24, 2022
@nestiank nestiank added this to the Second Step milestone May 24, 2022
This was referenced May 24, 2022
Closed
Closed
@nestiank nestiank self-assigned this May 24, 2022
@nestiank nestiank mentioned this issue May 24, 2022
Closed
@nestiank
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Contributor Author

데이터셋을 구축하는 #35 의 결과가 좋지 못해서, 학습은 하지 않기로 결정했습니다.

@nestiank nestiank assigned hkyoo52 and unassigned nestiank May 30, 2022
@nestiank nestiank changed the title train: SDEdit 결과물 중에서 우선 보여줄 것을 결정하는 모델 학습시키기 train: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 모델 마련하기 May 30, 2022
@nestiank nestiank mentioned this issue May 30, 2022
Closed
@nestiank nestiank linked a pull request May 31, 2022 that will close this issue
feat: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 파이프라인 마련하기 #43
Merged
@nestiank nestiank added development Initial development of a core feature and removed modeling Training and testing the AI model labels May 31, 2022
@nestiank nestiank changed the title train: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 모델 마련하기 feat: SDEdit 결과물 중에서 보여 줄 이미지를 결정하는 파이프라인 마련하기 May 31, 2022
nestiank added a commit that referenced this issue May 31, 2022
@nestiank
feat: Multi-object 대응, metric penalty, 코드 리팩토링
46ff395 
- 기능 추가
  - 여러 개의 object mask에 대응 가능
  - Logit과 cosine similarity에 적절한 penalty 적용
- 실행 흐름 개선, 코드 스타일 정리, 중복 파일 제거
  - img[:3] 대신 Image.convert('RGB') 사용
  - transforms.ToTensor() 등의 중복된 사용 정리
  - 코드 내에서의 함수 위치 변경
  - 함수를 통한 코드 재사용 강화
  - String 내장 기능 사용 강화
  - 조건문 사용 패턴 개선
  - 코드 띄어쓰기 및 개행 스타일 정리
  - 코드 가독성 및 주석 유용성 개선
  - 변수명 변경

Resolves #34
@nestiank nestiank added the inference Using the AI model label Jun 10, 2022
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Assignees

@hkyoo52 hkyoo52

Labels
development Initial development of a core feature inference Using the AI model
Projects
None yet
Milestone
Second Step
2 participants
@nestiank @hkyoo52