level-2 대회 : Hand Bone Image Segmentation 대회

팀 소개

이름	역할
박상언	SegNet, 시각화
지현동	Git 관리, 증강기법 실험, U-Net 구현
오왕택	PyTorch Lightning Code, Unet++, SwinV2-UperNet 구현
이동호	Baseline Code, FCN, DilatedNet, DeepLabV3+ 구현
송지민	EDA, DeepLabV3 구현
이주헌	증강기법 실험, Git 관리, Git 템플릿 작성

프로젝트 소개

뼈는 우리 몸의 구조화 기능에 중요한 영향을 미치기 때문에, 정확한 뼈 분할은 중요하다. 예를 들어, 뼈의 형태나 위치가 변형된 것을 객체 분할 모형을 통해 확인할 경우, 해당 문제를 빠르게 해결할 수 있다. 데이터는 손가락, 손등 그리고 팔이 촬영된 X-ray 데이터 셋이다. 라벨은 총 29개로 각각의 라벨은 뼈 종류를 나타낸다. 우리는 사진 속에서 각 뼈의 종류들을 분할하는 작업을 수행해야 한다.

프로젝트 일정

프로젝트 전체 일정

• 02/05 10:00 ~ 02/21 19:00

프로젝트 세부 일정

• 02/05 ~ 02/07 강의 수강, 제공 데이터 및 코드 확인, BaseLine Code 작성
• 02/08 ~ 02/12 설날연휴, 휴식
• 02/13 ~ 02/16 데이터 살펴보기(EDA), 모형 실험
• 02/17 ~ 02/21 모형 실험, Git 정리

프로젝트 수행

• 데이터 살펴보기 & EDA : 클래스 불균형 확인, 겹치는 뼈 존재 확인
• 다양한 모형 실험 : FCN, U-Net, DeepLab, Swin Transformer 실험

프로젝트 결과

• 프로젝트 결과는 Public 7등, Private 6등이라는 결과를 얻었습니다.

Wrap-Up Report

• Wrap-Up Report

File Tree

.
├── configs
│   ├── infer.yaml
│   └── train.yaml
├── docs
│   └── Semantic Seg_CV_팀 리포트(09조).pdf
├── dataset.py
├── infer.py
├── models.py
├── train.py
└── utils.py

File(.py)	Description
dataset.py	Weighted Boxes Fusion 코드
infer.py	train sh파일
models.py	test sh파일
train.py	train 코드
utils.py	test 코드

License

네이버 부스트캠프 AI Tech 교육용 데이터로 대회용 데이터임을 알려드립니다.