2023년 첫 포스팅은 가장 공들였고, 2022년에 참여했던 대회 중 가장 성과가 좋았던 대회 참여 후기로 해볼까 합니다. 이 글을 읽으시는 분들 모두 새해 복 많이 받으시고 원하는 바 모두 이루시는 2023년이 되시길 바라겠습니다. 1. 대회 개요 림프절 전이는 암이 퍼지는 데 매우 치명적인 역할을 하기 때문에 암의 진단 이후 림프절 전이 여부에 따라 치료와 예후가 달라집니다. 따라서 림프절 전이 여부와 전이 단계를 파악하는 것이 암을 치료하고 진단하는 것에 있어서 매우 핵심적인 역할을 합니다. 이번 '유방암의 임파선 전이 예측 AI경진대회'에서 유방암 병리 슬라이드 영상과 임상 항목 데이터를 이용하여, 유방암의 임파선 전이 여부를 예측함으로써 유방암 치료에 핵심적인 역할을 할 수 있는 최적의 AI 모..

LG Aimers 교육 참여 과정의 해커톤 자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회에 참가했습니다. LG Aimers에서 한 달 간 인공지능 및 자율주행, 품질과 관련된 온라인 강의를 수강한 뒤 참여한 대회였는데, 이어드림스쿨에서 배운 인공지능 관련 지식을 활용해 볼 수 있어 즐거운 기회였습니다. 대회 참가는 스쿨 내에서 같이 교육 받고 있는 3명과 함께 총 4명이서 팀을 꾸려 진행하였습니다. 1. 대회 목표 공정 데이터를 활용하여 Radar 센서의 안테나 성능 예측을 위한 AI 모델 개발 2. 개최 배경 자율 주행 차에 있어 radar는 필수적인 센서 부품입니다. 차량과의 거리, 상대 속도, 방향 등을 측정해야하기 때문입니다. Radar의 종류도 기존 단거리, 중거리 및 장거리 Radar 뿐 아..

대회 막바지인 8월초 코로나 확진을 받고 이제야 써보는 첫 대회 후기입니다! 주최에서 제공한 대회의 베이스라인 코드는 mmdetection이었지만 사진 데이터가 딱봐도 생산팀의 실제 데이터여서 보안 사항에 민감할 것 같았고 parameter tuning 위주로 진행했기 때문에 깃허브 업로드는 없이, 간략하게 정리해보겠습니다. 1. 개요 주최/주관: LG화학, AIfactory 대회 목표: 각 입자의 형상을 최대한 정확하게 segmentation Problem type: instance segmentation (이미지 내에 존재하는 객체를 탐지하는 동시에 각 class 내에서도 픽셀 단위로 분류 필요) 데이터 종류: 비정형 데이터 (이미지) 조 구성: 3명 Env: python 3.8, torch 1.12..

7월 7일부터 진행되고 있는 LG 입자 형태 분석 모델 개발 해커톤 에 참여중입니다. 이어드림스쿨에서 7월 20일까지 computer vision 베이직 강의를 듣고 프로젝트기간 중 참여할 대회로 이 해커톤을 선택하게 되었습니다. 베이스라인 코드가 MMdetection을 기반으로 제공이 굉장히 잘 되어있기 때문에 성능을 올리는 것도 중요하지만 이 신경망이 어떻게 동작하는지 공부하는 것에 초점을 맞추려고 노력했습니다. 주어진 시간이 한정적이었기 때문에 성능을 한꺼번에 많이 올리는데 집중하여 프로젝트를 진행했지만, 성능이 개선되었다면 어떤 hyper parameter의 영향인지, 그 이유는 무엇인지 조금 더 탐구할 여유가 있었으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 1. 왜 SOLO model 을 쓰게 되었는가?..