[DAY3] 피어세션

[karim-moon]

Gray scale의 중요성

• bounding_box = ImageOps.invert(image).getbbox()는 Gray Scale에만 적용된다.

Cycle GAN

• 처음 의도는 손글씨 → 인쇄물, 인쇄물 → 손글씨로 바꾸려는 의도였지만
  형광펜이 지워지거나, 흐릿한 글씨를 선명하게 만들어주는 효과를 볼 수 있었다.
• 대부분의 parameter를 default로 진행하였고, grayscale image를 까다로운 정제조건을 통해 뽑아낸 data가 아니여서 앞으로 충분히 더 좋아질 가능성이 큼.

Loss 계산

• 배열에서 하나의 예측만 틀어지더라도 나머지 정답이 전부 틀릴 수 있기 때문에 CrossEntropy Loss보다 적당한 Loss가 있을지 조사

ex) ground_truth : [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6] prediction: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5]
정답 비율: 2/7

• 학습 시 ground truth를 왼쪽 오른쪽으로 discount factor를 줘서 전파하는 방법도 시도해봄직 한 듯?

MMOCR

• 문자 출력시 띄어쓰기를 포함한 전체 string을 예측해야하기때문에 word_tokenizer가 필요하다.
• 띄어쓰기를 포함한체로 학습할 수 있도록 튜닝

Peer Session

피어세션 정리는 오전, 오후 나누지 않고 한번에 정리

Ensemble

• 지금 목표하고 있는 모델은 총 4가지, 추후에 앙상블하기에 조금의 고민을 하면서 모델링을 진행