2018 11 09 회의

참가자

visionNoob, Martin

논의사항

1. Tutorial-Competition-2018 나가기

• 9일까지 논문 정리(재원님), 데이터 로더(마틴) 작업 후, 크로스 리뷰
• 16일까지 (torch summary, model, loss : 마틴), (visdoom, augmentation, collate : 재원님)
• 23일까지 그 전까지 마무리 못한 작업 마무리, (main , 튜토리얼 코드 마무리 : 재원), (Docker Image 준비 : 마틴)
• 30일 마무리
• 12월 1일 제출

2. 진행사항 확인

• yolo 논문리뷰 문서작성(x)
• dataloader 문서 작성 (x)
• gitbook 개설 (v)
• PEP8강제 적용 (v)
• gitbook 셋팅 및 작성법 조사 (v)

3. 기타 이슈

• origin box size reconstruction issue(loss에 sqrt들어가는 문제로 인한 outputs의 box size 사용 불가)
• Augmentation error & augmentation option handling 관점 생각해보기

4. 진행해야할 사항

• Box 2개 prediction / IOU기반으로 loss 전달 / 학습 후 결과 확인 (Martin)
• YOLOv1 Paper Documentation (VisionNoob)
• 폴더 리팩토링 (VisionNoob)
• loss에 sigmoid 및 softmax 붙이기 (VisionNoob)
• Data Augmentation Documentation (VisionNoob)
• DataLoader Tutorial 문서 작성 (Martin)
• Train Process Visualization (Visdom) Documentation (VisionNoob)
• data_collate function Documentation (VisionNoob)
• torch summary, model, loss 관련 Documentation 작업 (Martin)
• Label, output 순서변경 (VisionNoob)
• sigmoid를 yolo output에 씌우자 (VisionNoob)

5. 다음주에 논의해야할 사항

bug, discussion, 문서 용어 컨벤션, 작업원칙 정하기

6. BackLog

• Loss Debugging -> 실제 손으로 푼 loss와 코드상으로 계산된 loss 일치 확인
• feature map 값 확인 ( 입력 데이터를 uniform distribution으로 주고 각 레이어마다 feature map 값을 출력해서 분포 확인)
• Jupyter Notebook 정리ㅣ