pstage_01_image_classification

Dependencies

• torch==1.7.0
• torchvision==0.7.0
• CUDA==11.0

Install Requirements

• pip install -r requirements.txt

Hardware

• GPU : Tesla V100

Dataset

Note : Dataset의 경우, 보안상의 이유로 공개할 수 없다.

• 이미지 개수 : 전체 4500명에 대하여, 각 7장(마스크 착용5, 이상하게 착용1, 미착용1)의 Image Data 사용. 이 중 60%(18900)을 학습 데이터셋으로 활용한다.
• 이미지 크기 : (384, 512)

데이터 경로는 다음과 같다.

datadir (= 'images')
    +- person1 image folder ( = '000001_female_Asian_45')
    |   +- mask1.jpg
    |   +- mask2.jpg
    |   +- mask3.jpg
    |   +- mask4.jpg
    |   +- mask5.jpg
    |   +- incorrect_mask.jpg
    |   +- normal.jpg
    +- person2 image folder
        ...
>> 확장자의 경우 jpg 외에 다양한 확장자가 존재.

Training & Inference

Structure

• dataset.py : Dataset 구조 정의 및 Augmentation 정의
• loss.py : Image Classification에 사용될 수 있는 다양한 Loss 정의
• model.py : 학습과 추론에 이용될 다양한 모델을 구성
• train.py : 학습을 위한 파이프라인 구충 및 검증데이터에 대한 평가 진행

Implementation

In Terminal

python train.py --config {config_path}
# like Underline
# python train.py --optimizer Adam --epochs 10

Arguments Usage

Argument	type	Defualt	Explanation
--seed	int	42	랜덤에 사용될 시드넘버
--epochs	int	5	학습 epoch
--dataset	str	MaskDataset	학습에 사용할 데이터셋
--lr	float	1e-4	학습의 learning rate
--model	str	CustomModel	학습에 사용할 모델
--batch_size	int	64	학습의 batch size
--valid_batch_size	int	64	검증의 batch size
--criterion	str	cross_entropy	학습의 loss function
--optimizer	str	SGD	학습의 optimizer
--scheduler	str	StepLR	learning rate를 조절하는 스케쥴러