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[부스트캠프 AI Tech 3기 / CV-16] 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection (22.03.21 - 22.04.08)

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boostcampaitech3/level2-object-detection-level2-cv-16

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Team Medic(CV-16)


Project Overview


♻️ 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection 🗑

😎 Members

권순호 서다빈 서예현 이상윤 전경민
Github Github Github Github Github

🌏 Contributions

  • 권순호: Faster-RCNN, Cascade-RCNN, Swin-Large,Step, LRscheduler, Ensemble
  • 서다빈: Cascade-RCNN, Swin-T ,CosineAnnealing, FocalLoss, YOLOV5, Optimizer 비교(SGD,Adam,AdamW), TTA, Ensemble
  • 서예현: YOLOX, UniverseNet,  various IoU Losses, TTA, NMS & WBF Ensemble
  • 이상윤: stratified k-fold train/valid split 구현 , Swin-large + cascade r-cnn 구현, Efficientdet
  • 전경민: Data Augmentation 및 Data Handling, 각종 Experiments 진행

❓Problem Definition

  • 바야흐로 대량 생산, 대량 소비의 시대. 우리는 많은 물건이 대량으로 생산되고 소비되는 시대를 삶에 따라 쓰레기 대란, 매립지 부족과 같은 사회 문제 발생

image

  • 버려지는 쓰레기 중 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립 또는 소각되기 때문에 분리수거는 사회적 환경 부담 문제를 줄일 수 있는 방법
  • Deep Learning을 통해 쓰레기들을 자동으로 분류할 수 있는 모델 개발
  • 쓰레기를 줍는 드론, 쓰레기 배출 방지 비디오 감시, 인간의 쓰레기 분류를 돕는 AR 기술과 같은 여러 기술을 통해서 조금이나마 개선이 가능할 것으로 기대

💾 Datasets

  • Number of Classes: 10
  • Number of datasets: 9754
  • Labels: General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrofoam, Plastic bag, Battery, Clothing
  • Image Size: (1024, 1024)
  • train: 4883장의 train image 존재
  • test: 4871장의 test image 존재
  • train.json: train image에 대한 annotation file (coco format)
  • test.json: test image에 대한 annotation file (coco format)

💾 Annotation Files

  • COCO format으로 구성(images&annotations)
  • images
    • id: 파일 안에서 image 고유 id, ex) 1
    • height: 1024
    • width: 1024
    • filename: ex) train/002.jpg
  • annotations
    • id: 파일 안에 annotation 고유 id, ex) 1
    • bbox: 객체가 존재하는 박스의 좌표 (xmin, ymin, w, h)
    • area: 객체가 존재하는 박스의 크기
    • category_id: 객체가 해당하는 class의 id
    • image_id: annotation이 표시된 이미지 고유 id

💻 Development Environment

  • GPU: Tesla V100
  • OS: Ubuntu 18.04.5LTS
  • CPU: Intel Xeon
  • Python : 3.8.5

📁 Project Structure

├── mmdetection
│   ├── faster_rcnn_train.ipynb
│   ├── faster_rcnn_inference.ipynb
|   ├── config
│   └── etc.
├── efficientdet_train.ipynn
├── efficientdet_inference.ipynb
├── yolov5_files
│   ├── manifest.txt
│   ├── trash.yaml
│   ├── voc.names
│   ├── yolov5.ipynb
│   └── yolov5_sumbmission.ipynb
├── ensemble.ipynb
├── fiftyone_train.py
├── inference.py
├── stratifiedkfold.py
├── submission_to_json.ipynb
├── valid_split.py
└── visualization.py

👨‍🏫 Evaluation Methods

💯 Final Score

image

ensemble result of : Faster R-CNN, Cascade R-CNN(Swin Transformer Tiny/Large), YOLOv5, YOLOX, UniverseNet

👀 How to Start

  • downloading the github repository
git clone https://github.com/boostcampaitech3/level2-object-detection-level2-cv-16.git
  • installing mmdetection library
conda install pytorch=1.7.1 cudatoolkit=11.0 torchvision -c pytorch

pip install openmim

mim install mmdet
  • training the model
cd level2-object-detection-level2-cv-16/mmdetection

python tools/train.py <<directory_of_the_config_file>>

📄 Experiments & Submission Report

Notion

About

[부스트캠프 AI Tech 3기 / CV-16] 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection (22.03.21 - 22.04.08)

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Contributors 4

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