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# (2강) 대회 및 데이터셋 소개

> * 데이터의 Capacity에 맞는 모델 크기의 중요성과 효율성에 초점을 맞추어 높은 효율의 모델을 찾아내는 것
>
> **\[Further Reading]**
>
> * [\[Paper\] ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design](https://arxiv.org/abs/1807.11164v1)

## 1. 대회 소개

### 1.1. 대회 목표

경량화를 평가하는 것은 어떤 것에 포커스를 둘지에 따라 달라질 수 있다.

* 모델 크기(=파라미터 수)가 작으면?

* 속도가 빠르면?

* 연산횟수가 작으면?

* 본 대회에서는 inference 속도를 대회 기준으로 결정한다.

* Task는 image Classification

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FObURMpxzfMC0ZboD3L40%2Fimage.png?alt=media\&token=48dd2610-90c4-4c65-8506-44c6304e089e)

### 1.3. FLOPs 에 대해서

FLOPs는 모델 최적화, 경량화 논문에서 자주 언급되는 metric으로

* 연산속도를 가장 중요한 기준으로 볼 때, 연산횟수(FLOPs)는 속도 결정의 간접적인 factor중 하나
* 어느정도의 경향성을 나타내기는 

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FtMxTJS0VgCF5WL6rldj8%2Fimage.png?alt=media\&token=a3204d13-ab3c-4d5d-bc25-b1cf5a88dc56)

* Memory Access Cost와 같이 다른 중요한 요소들 또한 존재
* 모델의 구조로 오는 병렬성 등은 고려하지 못함
* 더해서 HW platform마다 동일 연산 간의 속도 차이도 존재

{% embed url="<https://arxiv.org/abs/1807.11164>" %}

* FLOPs 이외에 Memory Access Cost 등의 관점에서 속도에 영향을 주는 요소를 추가로 고려
* **4가지의 가이드 라인을 제시**

  * 입 출력의 채널 크기가 동일할 때 MAC가 최소
  * 큰 Group convolution은 MAC를 증가
  * 여러 분기의 path가 나오는 구조는 병렬화에 악영향
  * Elment-wise operation은 무시하지 못할 비중을 가짐

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FsXVlUl7R4j2MtEFu8OyF%2Fimage.png?alt=media\&token=b0e40ee3-f62a-4a36-9dc2-bf41bd3e9d8f)

> ShuffleNet V2라는 논문에서 위와같이 다른 추가적으로 속도에 영향을 주는 요소에 대해 가이드라인을 제시한다.

## 2. Dataset 소개

### 2.1. TACO (Trash Annotation in Context Dataset)

#### TACO: 대회용 데이터셋의 Inference

* 쓰레기 이미지의 label과 bbox, segmentation이 포함된 open image dataset
* COCO format으로 제공됨

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FhFIs1cMcTRdrRKnB5JcF%2Fimage.png?alt=media\&token=4613c81d-0d53-4c95-9e68-23f81720852b)

* 국내에서 발생한 총 11개의 category로 분류된 데이터

### 2.2. Task 소개

* Object detection task를 위해 제작된 데이터셋, 하지만 Object detection에 경량화를 적용하는데에 더 많은 시간과 노력이 필요
* “경량화”라는 취지에 더욱 집중하기 위해, Bounding box를 crop하여 classification문제로 완화하기로결정
* 일부 Data를 customizing 하였음(후에설명)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FGe10OKdoLHhAleavPijw%2Fimage.png?alt=media\&token=89bdd1f4-1c86-4e35-b688-78ad781a07dc)

## 3. EDA 및 데이터셋 생성과정

* 카테고리별 분포

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2Fq8HHUaAzBadEPXS7FrCn%2Fimage.png?alt=media\&token=f3fe7cb4-f381-4670-923b-240f0002feb6)

Battery / Clothing

General trash / Glass

Metal

Paper / Paper pack

Plastic / Plastic bag

Styrofoam

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2Fmy0fH1q3R1UKdsggHFuN%2Fimage.png?alt=media\&token=d0cb065e-e7dd-46c6-a54c-efc80c5850ab)![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FgzMzzSNHVaXEnC11nCU8%2Fimage.png?alt=media\&token=bcc76906-649e-4a42-8563-e2939a6b4fce)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FaKByvyVkCWvyEmBmw5uc%2Fimage.png?alt=media\&token=bf6f3052-478c-47bc-abf4-3cc884d8f603)![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FW1oHIQbnBUFLejOvaRQA%2Fimage.png?alt=media\&token=10bd4356-8b22-4bc0-a2aa-a72d786918ef)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FXP1OpijglROqJAyxvnVZ%2Fimage.png?alt=media\&token=9e52be73-a03f-4312-b92c-f3087f41e0f1)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FyFb3sl0uFZ4G4BonxqvX%2Fimage.png?alt=media\&token=0423b6e0-8aa5-4671-b920-0d2b5b5c237c)![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FhqOAUbQfEqMgfl4ED6DF%2Fimage.png?alt=media\&token=210dd0c0-b9a7-4af5-8172-fef4e019354f)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FxQkW3UQ2KYATMg6sdJqK%2Fimage.png?alt=media\&token=f3982831-1c7e-48cc-983e-6507d9c0e6e7)![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2Fc93NphMjMXeUC9iP91uV%2Fimage.png?alt=media\&token=9150751a-f196-488f-b5bf-1f81ece6e8b1)

![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2FP2ofiPEthWD4mINxfJcy%2Fimage.png?alt=media\&token=9195361c-d66d-4657-835f-dae98b9c165d)

* 이중 문제가 되는 데이터를 제거
  * Overlap 되는 이미지가 다수 존재

    * 두 종류가 함께 나옴

    ![](https://3944465397-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MjcKlzGhHYe2bvmxTwS%2Fuploads%2F6tN8fcacXDhiEv8jPC65%2Fimage.png?alt=media\&token=271551a5-3624-40e0-a272-c89d2f342b8a)

    * General Trash, Battery등 불균형 심한 Class 제거
    * IoU 40% 이상의 Cropped 이미지의 경우 둘 중 큰 이미지는 제거
  * Aspect ratio가 지나치게 불균형한 데이터 존재
    * 특정 비율 이상의 심한 Aspect Ratio의 이미지 제 (화면비)

> 대회 진행과 관련하여 소개위주의 강의 구성!
>
> 음.. 오랜만에 CV Task라서 반갑기도한데 낯선 단어들 때문에 조금 걱정이 된다.