boostcampaitech6/level1-imageclassification-cv-11

level1-imageclassification-cv-11 created by GitHub Classroom

level1-imageclassification-cv-11's Issues

[BUG] dir 구조를 수정한다.

Describe the bug

• CustomDataset.py 파일이 root dir 한 단계 하위에 잘 못 커밋 되어 이를 Dataset.py 하위로 이동시켜야 합니다.

Expected behavior

• CustomDataset.py 파일 이동

[FEAT] 데이터 셋을 커스터마이즈한다.

Background

• 학습을 위해서 데이터를 18개의 클래스로 구분하는 데이터 셋을 구현한다.

To Do

• 커스텀 데이터 셋 구현
• 데이터 어그멘테이션 적용 및 시각화

[FEAT] 데이터의 불균형 분포 문제를 해결한다.

Background

• random으로 나뉘는 데이터의 비율에 문제가 있다고 생각해 train set, valid set가 데이터 분포 비율에 비례해 나뉘도록 구현한다.
• 나이의 불균형 분포(6:6:1)를 해결하기 위해 60세 이상의 데이터가 6배 증대되도록 구현한다.

To Do

• dataset.py에 비율로 나뉠 수 있도록 구현
• dataset.py에 60세 이상의 데이터가 6배 증대되도록 구현

[FEAT] Issue 탬플릿을 작성한다.

Background

• Issue 탬플릿 반복 작성을 피하기 위해 탬플릿을 작성한다.

To Do

• Issue 탬플릿 작성

[FEAT] GPU Pool 환경을 셋팅한다.

Background

• 다중 머신 학습 환경에서 GPU Utilization을 높이기 위해 GPU Pool을 구현한다.

To Do

• Publish Agent 구현
• Consumer Agent 구현
• 메세지 queue 구현
• Usage 문서 작성

[FEAT] Data augmentation 기능을 추가한다.

Background

• Dataset에 적용했을 때, 효과가 기대되는 augmentation을 추가한다.

To Do

• 기본적으로 효과가 기대되는 augmentation 추가

[FEAT] PR 탬플릿을 작성한다.

Background

• PR 탬플릿 반복 작성을 피하기 위해 탬플릿을 작성한다.

To Do

• PR 탬플릿 작성

[FEAT] 모델 파일에 모델을 추가한다.

Background

• model.py에 새로운 모델을 추가한다

To Do

• EfficientNet 모델 추가

[FEAT] Early Stop 기능을 수정한다.

Background

• iteration_change_acc로 Early Stop을 구현하였는데, iteration_change_loss가 더 적합하다 판단하여 변경합니다.

To Do

• iteration_change_loss로 변경

[FEAT] 모델을 테스트한다.

Background

• 기학습 모델을 테스트한다.

To Do

• 기학습 모델 테스트

[FEAT] Multi Label Classification을 구현한다.

Background

• 마스크 착용 여부, 남녀 성별, 나이대 세가지 task를 각각 풀 수 있도록 Multi Label Classification 문제로 바꾼다.

To Do

• train.py 수정
• dataset.py 수정

[FEAT] Baseline 코드에 편의 기능을 추가한다.

Background

• Baseline 코드에 여러 편의 기능을 추가한다.

To Do

• WandB 기능 추가
• 이전 모델 제거 기능 추가
• 실험이름에, 캠퍼 아이디 추가
• Validation F1-score 기능 추가

[FEAT] GPU Pool을 리팩터링한다.

Background

• 주석 없이 깔끔하게 코드만 남기기 위해 리팩터링한다.

To Do

• 주석 제거

[FEAT] Base 코드를 작성한다.

Background

• 공통으로 작업할 베이스라인 코드를 작성한다.

To Do

• 베이스라인 코드 작성

[FEAT] F1 Loss의 Class 갯수를 수정한다.

Background

• F1 Loss가 현재 baseline code에서 실행시 에러가 발생합니다.

To Do

• F1 Loss의 Class 갯수 수정