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Task #106
진행중마일스톤 #56: [비전+음파] 감지 확장 기술
Image Segmentation 모델 개발
상태:
검토 대기
담당자:
시작일:
2024/05/06
완료기한:
2024/08/25 (약 15달 지연)
진척도:
100%
설명
목적¶
- 음파+비전 센서 퓨전 알고리즘 구현에서, 도로 노면을 사람이 바라보는 형상에 입각해서 도로 영역을 분할하여 표출할 수 있는 알고리즘 필요
목표¶
-
도로 영역을 아래 조건에 따라 분할 가능한 Segmentation 모델 개발
- 4종: 건조, [습윤/강우/결빙], 강설, 슬러시
- ※ 노면의 습윤/강우/결빙 여부는 음파 AI에 의해 분류됨
-
초기 모델 개발 후 고도화
- 각 노면 종류 별 최소 Recall/Precision : 70% 이상
- 전체 Accuracy : 80% 이상
- 검증 데이터-셋 : 노면 종류 별 100개 이상 (총 400개 이상)
-
데이터 확보 방안
- 초기 실험용 데이터 직접 확보
- 향후 데이터바우처, AI바우처 사업 선정 여부에 따라 외주화
예상 개발 기간¶
- 4주 (~8주)
- 연간 개발 계획상 6월에 시작되는 업무이나 1개월 빨리 시작
- 목표 완수 기한 : 5월말
참여 인력¶
- 박상현
하위 Task¶
- 연구 개발 계획서 (박상현)
- 목표 요구 기능/성능 정리: 센서 퓨전 주제의 정부 과제 신청서 참고
- AI 모델 스펙 (구현 상)
- 노면 이미지 가공/확보 (박상현)
- 이미지 가공 가이드라인
- 이미지 가공 : 최소 800건 이상 (훈련:검증=1:1 기준)
- 이미지 AI 모델 개발 환경 구축 (박상현)
- 이미지 AI 모델 개발 (박상현)
상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경
초안 작성 URL 공유드립니다. 검토 부탁드립니다.
URL 주소: https://note.mv-w.com/s/dac56c57-7333-4918-b792-3c75b78dcb06
상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경
위의 댓글 내용 업데이트 하였습니다.
일단 개발 계획을 5-7월 간 개발하는 것으로 일정을 잡았습니다.
다만, 데이터 확보가 가장 중요한 이슈로 AI 바우처 및 데이터 바우처 결과에 영향을 많이 받을 것으로 예상됩니다.
URL 주소: https://note.mv-w.com/s/dac56c57-7333-4918-b792-3c75b78dcb06
상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경 · Edited
- 상태을(를) 진행에서 검토 대기(으)로 변경되었습니다.
24.05.10 미팅, 참석자 (정중은 수석연구원, 박상현 주임연구원)
-
Image Segmentation 개발은 인턴쉽 채용을 이용한 데이터 라벨링을 전제한다.
-
지난 인턴쉽에서 분류 라벨링에 26만개 데이터를 확보하였다. 세그멘테이션에 10배 정도의 공수가 들어간다고 할 때,
2만6천개 데이터에 대한 라벨링이 기대됨. -
AI 모델 개발은 이번 인턴쉽 인원들의 라벨링 결과물을 가지고 1차 모델을 학습한다.
-
1차 학습 모델의 성능에 따라 이후 추가적 데이터 라벨링의 필요성 및 모델의 가용성을 평가한다.
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