ComputerVision

이전 포스팅 1.Task : 해당 프로젝트에서 문제정의에 대한 내용을 다룹니다. 2. DataCentric : 주어진 데이터를 살펴보며, 데이터가 가지는 문제점을 찾아내고 인사이트를 얻는 과정입니다. 3. Classification & CAM : 부품 불량을 위해 분류 모델을 학습하고, 신뢰성을 확보하기 위해 CAM기법을 적용해 보는 과정입니다. 4. CAM 대시보드 개발 : 최적의 CAM 시각화를 얻기 위한 실험과 함께 대시보드를 개발하는 과정입니다. [널링 외의 요소] Anomaly Detection 앞서 DataCentric 편에서 압입과 미압입인 데이터에 대해서 살펴보고 그 결과, 정상 데이터만을 활용하는 이상치 탐지 방법론으로 해결하고자 했습니다. 이상치 탐지는 처음 접해보는 task였기에, 서..

이전 포스팅 1.Task : 해당 프로젝트에서 문제정의에 대한 내용을 다룹니다. 2. DataCentric : 주어진 데이터를 살펴보며, 데이터가 가지는 문제점을 찾아내고 인사이트를 얻는 과정입니다. 3. Classification & CAM : 부품 불량을 위해 분류 모델을 학습하고, 신뢰성을 확보하기 위해 CAM기법을 적용해 보는 과정입니다. 최고의 CAM 시각화를 얻어내자 앞선 포스팅에서 분류 모델의 신뢰성을 위해 GradCAM을 적용해 봤습니다. 그 결과, 높은 성능에 대한 신뢰성을 어느 정도 확보할 수 있었죠. 단순히 신뢰성 확보를 위해 CAM을 적용해 본 거지만, 이 시각화 정보를 공장 측에도 제공해 주면 좋겠다는 생각이 문득 들었습니다. 단순히 어떤 불량인지 분류하는 걸 넘어, 불량의 위치정..

이전 포스팅 Task : 해당 프로젝트에서 문제정의에 대한 내용을 다룹니다. DataCentric : 주어진 데이터를 살펴보며, 데이터가 가지는 문제점을 찾아내고 해결방안을 도출하는 과정입니다. 모델의 흐름 불량 검출을 위해 사용한 모델 아키텍처는 위와 같습니다. DataCetric 편에서 말했듯, 널링 내의 요소(찍힘, 밀림, 이중선)와 널링 외의 요소(미압입)로 불량의 기준을 나누었고, 그에 따라 모델의 로직도 2가지로 나뉘게 되었습니다. 이번 포스팅에서는 널링 내의 요소로 찍힘과 밀림, 이중선, 정상을 분류해 내는 내용이 될 것이며, 이 과정에서 GradCAM기법을 사용하여 모델의 신뢰성을 확보하는 내용이 될 것입니다. [널링 내의 요소] Classification 부품 이미지에서 널링 내의 영역을..

안녕하세요 AI를 잘 다루고 싶은 Rimo입니다. 저는 딥러닝, 특히 Computer Vision에 관심이 많은데요, 해커톤이나 개인 프로젝트에서 실전과 같은 문제를 많이 다루고자 합니다. 이번 글에서는 제가 해커톤에서 수상한 내용을 기반으로 부품 불량 검출 모델을 개발한 과정에 대해 정리해 보고자 합니다. 하나의 성능지표를 높이는 데에만 집중했던 기존의 해커톤과는 달리 기획부터 모델링, 성능지표 선정까지 모두 본인이 스스로 진행해야 됐다는 점에서 나름 의미 있던 해커톤이었습니다. 이글이 도움 될만한 독자는 아래와 같습니다. AI 솔루션에 관심이 있는 모든 분들 특히 Classification, Object Detection, Anomaly Detection, XAI 분야에 관심이 있는 분들 MNIST가..