Day 04. 끼얏호 성공

Day 04. (09/28)

정확도를 높이기 위해서는 1. 데이터셋 크기를 늘리거나 2. 하이퍼 파라미터를 조절하거나 인데 난 둘 다를 하였다.

우선 데이터셋 크기를 기존 폴더 1개(HDF5 sample 296개)에서 폴더 10개로 늘리고 batch size (아마 32?)랑 epoch은 10번으로 했다. 

근데 이날 대표님이 출근하셨었는데 점심시간 전에 갑자기 오후에 면담하자고 하셨어서 결과 내려고 미친 듯이 각성해서 했다 ㅋㅋ (물론 그 전에도 열심히 했다!!!!!)

그 결과 점심시간까지 딱 맞춰서 iou 평가 파일까지 돌려서 overall은 0.9, iou는 그럭저럭 0.8인가 결과를 냈다.

 

그런데 대표님이 일로 바쁘신지 부르시지 않으셔서 보고서까지 다 써서 메일 제출까지 했는데 딱히 할 업무가 없었다.

그래서 주임님께 대표님 면담까지 기다리면 될까요 했더니 아니요오~? 하시고 데이터셋 늘려서 돌린다든지 PointNet 논문을 보든지 하라고 하셔서 넵. 했다. 근데 이때 안 여쭤보는 거보단 나았지만 또 서툰 티가 너무 난 게 당연히 돈 받고 일하는 회사에서 놀겠다고 한 거 같아서 ㅋㅋㅋㅋㅋ ㅎ....... 쭈굴....

암튼 그래서 파일 늘려서 또 왕창 전처리 때려 넣고 또 학습시키고 또 하염없이 기다리는 시간을 보냈다. 이때 너무 덥고 시간이 안 갔다. ㅋㅋㅠ 틈틈이 모르는 용어 찾고 PointNet 논문을 들여다봤는데, 눈에 잘... 들어오지는 않았다.

 

그러다 드디어 나를 부르시길래 가서 면담을 진행했다. 

별 별 걱정 다 했는데 다행히 많이 신경 못 써줘서 미안하다고, 요새 일이 많이 바빴다고 해주셨다!

그러면서 하시는 말씀이 ㅋㅋ ㅠㅠㅠ 내가 이미지를 좀 해본 줄 알고 3D 영상처리 모델인 PointNet을 던져주신 거였는데 ㅋ ㅋ ㅠ ㅠ ㅠ 상황을 (또) 다시 말씀드리니 어쨌든 PointNet은 결과 끝났고,

내 상황이 이미지를 한 번도 다뤄보지 못한 거라면 앞으로 교육 진행을

<3D Image>

- PointNet

- PointNet++

- CleanNet

: 논문 읽어 셋의 차이점과 각 알고리즘 목적 파악하기

(근데 직접 말씀 해주심 PointNet과 PointNet++는 Detection이 목적이고 CleanNet은 denoising이 목적!)

<2D Image>

- Yolo v1~v3 (v4, v5는 다름)

- Mask RCNN (mask도 알고 RCNN도 아는데 대표님 말씀을 mascal CNN으로 받아 적음,.. ㅡ.,ㅡ;;)

<회사>

- 회사 모듈 교육

- 프로그램 UI 교육

이렇게 진행하고, 직원분과 이 내용을 매칭 해서 표로 제공해주신다고 하셨다.

그리고 이때 일대일로 말씀드려서 하루 빠진다고 말씀드리는 패기 인턴 해냈다 ^.ㅠ

2시간씩 추가 근무해서 8시간 대체 근무해서 시간만 채우면 된다고 하셨다. 아자아자 다행이닷!

이주임 님께 근태처리원(첨들어봄) 양식받아서 비고에 이 내용 적고 결재받으면 된다고 하셨다. 휴~...

증말이지 학교 다니며 회사 다니며 별 걸 다 한다. 그치만? 이때만 할 수 있다. 하하하

 

이렇게 무사히 면담이 끝나고~ 아직 뭐 구체적으로 할 일이 정해진 게 없어서 모르는 개념 많이 찾아보고, 다시 데이터양 엄청 늘린 거 계속하다가 이제는 반복 작업이다 보니 속도가 붙어 마지막 iou 평가 파일 단계까지 가서 평가 파일 돌려놓고서 퇴근했다. 

 

그래도 그동안은 하도 오류가 나서 내 방법이 잘못된 건 아닌지, 나 개발로 먹고살 수 있는 것인지

등등등 근심 걱정하던 게 싹 날아가서 퇴근도 가볍게 할 수 있었다. :>

집 가서도 하도 개운해하니까 큰오빠가 질색함ㅋ 어쩌라고 나가든가 방에 가든가ㅋ 아주 일희일비하지 말라는 잔소리까지 얹는다;; 알어 안다고 개발자가 젤 잘알어 이래 놓고 담날이면 어차피 오류보고 알아서 좌절한다고;;;;;

 

역시 개발은 오류 나면 난 세상 멍청하다고 좌절하고

성공하면 개발 천재 된 거 마냥 의기양양 해진다 ㅋ

그 개발자 짤이 있는데 못 찾겠다 꾀꼬리