피어세션기록(7주차, 03.12 금)

어제 강의/실습/과제

• 과제

  • 이번주 수요일 이후로 과제 제대로 진행되지 않은 사람들도…
  • 출제자도 풀지 않은 부분이 조금 아쉽네요. 과제 완성도가 부족했어요.
  • 나름 라인 채울려고 전체구조를 봤어야해서 좀 더 좋았던 점도 있던것 같아요.

• 과제 해설

  • 과제 해설은 질답이 좋았고, 힌트나 해설은 오히려 부족했었어요.
  • Mask-R-CNN 피어세션에서 논의했던 부분을 조교님께 여쭤볼 수 있어서 좋았어요.
    • 어떻게 인스턴스별로 객체를 구별하는가?
      • RoI pooling 파트에서 이미 물체를 잘라낸 상태였던것!
      • 그걸 마스킹했기때문에 인스턴스별로 마스킹이 가능함.
      • 마스크 branch로 들어가기 전에 이미 분류가 다 되어 있던것.
      • 마스크 branch는 object와 background를 분리해주는 역할만 함.
  • panoptic segment
    • 옛날에는 인스턴스 구별이 어려웠는데, 새로운 복잡한 task인 panoptic로 넘어가면서 mask-r-cnn은 예전에 비해서 위상이 떨어졌다.

오늘 강의/실습/과제

• 3D에 대한 생각이 바뀌셨나요들?

  • 교수님 말씀 들어보니까 유망한것 같긴해요.
  • 포트나이트형

• (지원) 테슬라에서 자율주행할때 라이다를 안쓴다던데…

  • 소프트웨어가 되니까 하드웨어를 낮추는거같아요.
  • 3D 객체 검출

질문

• (현우) 왜 Audio 분석에서 영상으로 바꾼 spectrogram을 사용하나요? 날 audio 데이터를 사용하지 않고?

  • (성익) 소리데이터를 CNN으로 분석하는 이유
    • 의미 인식 문제는 RNN이지만, 분류 문제는 CNN입니다.
    • (현우, 지원) 칵테일 파티에서 목소리 분류하는것과 비슷한것같아요.

• (준배) 9강 67p sound sorce localization 왜 unsupervised가 가능한가요?

  • (지원) 이미지 학습을 시켜서 featuremap을 넘겨주는거 잖아요.
    • 이 이미지에 어떤 사람이 있었는데, 소리가 있다면 그사람이 말했다고 추정할 수 있지 않을까요?
  • 학습에 있어서 multi modal에 대한 bias와도 관련이 있을 것 같아요.
    • 로봇에 촉각을 달아야할까? 라는 딜레마
    • 3D 레이저같은 시각이나 다른 몇몇 정보만 있어도 충분할텐데.

정보공유

• (성익) 논문 리뷰 해외 유튜버

잡담

• segmentation id 트래킹 하는거 보면 이거 다 read write할 수 있나요? 너무 정보가 많을 것 같은데

  • ssd 아니더라도 memory로도 처리 가능하지 않을까요?

• CV 흥미

  • (준배) 관심은 있는데 어렵긴 하네요.
  • (지원) 관심이 없었는데, 얽힌 부분이 많아서 공부를 안하면 안될것같다.
  • (성익) visualization은 재밌지만, CV를 공부하면 훨씬 더 세부적으로 한개를 파야 할 것 같습니다.

• P스테이지

  • 조 어떻게 잡을 지 모르겠네요.
  • 코드나 프로젝트 구현이 될지는 모르겠네요.

기록할 것

• (현우) 다음주 월요일 4시반-5시사이에 일이 있어서,

  • 5시에 시작해도 될까요? - 슬랙에 의견 물어보는걸로!

• 회고

  • (지원) CV 자체는 관심있는 분야가 아니었음… 첫날은 쉬워서 그냥 그런가 했는데 첫번째 semantic segmantation부터 너무 어렵더라구요. 그래서 좀 멘붕이었고… 그래도 과제 하면서 파이토치도 많이 배우고 기본 구조에 대해서 많이 배운것 같습니다.
  • (현우) 첫날/둘째날은 강의가 참 재미있었는데 마의 수요일…^^ 고민이 좀 많아요. 개발을 할지, 강의를 할지도 잘 모르겠고, 얕고 넓게 할것인가, 하나를 깊게 할것인가를, 프로젝트하면서 계속 고민해야할 것 같아요. 지금은 unplugged 강의같은게 많은데, 이론을 좀 더 재미있게 강의 할 수 있으면 좋겠어요.
  • (준배) 이번주는 이전에 했던 연구도 있고 해서 쉽겠지 하고 들어갔는데, 첫날 제외하고는 기억이 잘 안나더라고요. Mask-R-CNN도 예전에 자주 봤던건데… 다시 또 상기하는 시간이 될 수 있어서 좋았고, 많은 논문들을 소개하다 보니까 복잡했는데, 과제가 많이 어려웠습니다. 다만 이런식으로 접근하니까 좀 더 배울수는 있었습니다. AI 모델 보면서 구현한다는게 좋았던 것 같아요. 이번주는 넓게 배운다는 느낌으로 진행해서 좋았습니다.
  • (성익) nlp에서 unsqueez같은 내부적인 모듈을 쓰는데 이해가 안되었었다. 필요한 동작을 위한 함수를 찾는게 개발하는 느낌이 들었다. 내부 파이토치 함수를 좀더 공부하는 기회였다. 강의를 많이 놓쳐서 힘들었다. 피어세션으로 자극을 많이 받았다. p 스테이지도 이런 느낌으로 진행되면 좋을거같다.