AI_Modeling — Term Project (Classification & Generation)

학번 202502204 · 마감 6/5(금) 23:59

과일 이미지(6 class × 3 style × 400 = 7200장)에 대한 3개 태스크.

Task	내용	배점	출력물
1	분류 (과일 6 + 스타일 3)	50	release/202502204.test.task1.txt
2	StarGAN 스타일 변환	50	release/202502204.test.task2/
3	CLIP 임베딩 Top-K 검색	20	release/202502204.test.task3.txt

라벨 (고정)

• Fruit: 0 apple · 1 asian pear · 2 banana · 3 cherry · 4 grape · 5 pineapple
• Style: 0 pencil color · 1 oil painting · 2 water color

작업 흐름

1. 학습 (RTX 4060 데스크탑): src/task*/train.py, build_gallery.py 실행 → checkpoints/.
2. 모델 업로드: checkpoints/* → Google Drive → 공유 링크를 Termproject_202502204_Task{N}_model.txt에 기재.
3. 제출 (무료 Colab): notebooks/Termproject_202502204_Task{N}.ipynb 실행 → gdrive에서 데이터/모델 받아 추론 → release/ 출력.

제출 노트북은 추론(test) 전용. 학습 코드는 제출 불필요. 모든 pip install은 ==로 버전 고정.

디렉터리

src/common/   labels.py(라벨 고정), dataset.py(폴더→라벨 파싱)
src/task1/    model.py(EfficientNet-B0 2-head), train.py
src/task2/    models.py(StarGAN G/D), train.py
src/task3/    build_gallery.py(CLIP 갤러리 사전계산)
notebooks/    제출용 Colab 추론 노트북 3개
checkpoints/  학습 산출물(gitignore) → gdrive 업로드
release/      출력물(gitignore)
data/         데이터셋(gitignore)

데이터 준비

import gdown, zipfile, os
gdown.download("https://drive.google.com/uc?id=14Yc5eDlrEvx4wWp6gtSiJ52ne_noEl9u", "train.zip", quiet=False)
with zipfile.ZipFile("train.zip") as z: z.extractall("data")

평가 시에는 data/test(구조 동일, TA 제공)로 대체.