오늘 당신이 맡았던 역할은 무엇이었고, 어떤 작업을 수행했나요?
(예: 모델 학습 파라미터 조정, 결측치 처리, 발표자료 구성 등)
✍️ 답변:
모델 구성 및 학습 담당.
1. 데이터 전처리 파이프라인 구축 및 결함 해결
시스템적 함정(Seed 42 문제) 해결: 무작위 분할 시 희귀 클래스(28번, 38번)가 검증셋(Val)으로만 쏠리는 문제를 발견하고, 이를 학습셋(Train)으로 강제 복원하는 rescue_weak_classes 코드를 작성하여 파이프라인에 삽입했습니다.
2. 학습 환경 및 경로 표준화
환경 종속성 제거: 로컬과 서버(Colab) 환경 간의 경로 불일치로 인해 발생하는 FileNotFoundError 문제를 원천 차단하기 위해, 실행 시점에 YAML 경로를 자동으로 오버라이트(Overwrite)하는 파이프라인을 구축했습니다.
자동화 모듈화: 데이터 병합과 학습이 원스톱으로 이어지도록 구조화하여 실험의 반복 주기를 안정화했습니다.
3. 모델 실험 및 성능 분석
이중 증강(Double Augmentation) 간섭 해결: YOLO 내장 증강과 커스텀 증강이 중복 적용되어 각인이 왜곡되는 문제를 발견하고, YOLO 내장 증강을 비활성화하여 데이터 품질을 높였습니다.
진척 상황을 정량적으로 표시하고, 간단한 근거도 작성하세요.
📌 간단한 근거:
100%: 일단 내일이 발표날이기도 하고, 현재 할 수 있는 건 최대한 해본 것 같고, 최종 코드도 pr하였고, 케글 점수도 지금까지 제출한 것중에 최고점을 달성했음.