졸업을 앞둔 지금 조용하지만 발 바쁘게 무언가를 하고 있는… 현재 입니다.
현재 저는 “졸업” 과 “취준” 을 목표로 연구실에서 일을 진행하고 있습니다. 그리고 이렇게 일정이 겹칠 줄을 몰랐는데 면접과 코딩테스트, 졸업 논문 제출이 겹칠줄은 생각하지 못했던게 패착인 것 같습니다.
매우 커대한 그림을 그린 졸업 논문을 준비했었지만 모든 실험이 하나하나 망해가는 것을 보며.. 마지막으로 제가 할 수 있는 최소한의 내용만 추가하려고 합니다. 그건 교수님의 TITS 저널에서 공개된 데이터 셋을 Depth Estimation 을 할 수 있도록 정리하고 그곳에서 그동안 제출했던 논문들의 결과를 보는 것입니다. 제가 정리를 잘해놓는다면.. 누군가는 사용하겠지… 라는 마음으로 마지막 불꽃을 태워보겠습니다.
다음으로 TransDSSL 코드 정리 입니다. TransDSSL 논문이 public 된 후 공개해야지 하며 계속 미뤄왔던 코드를 이제 정리해볼려고합니다. 그렇지만 TransDSSL 코드를 안본지가 오래됐고 코드를 공개하기전에 원복이 되는지 부터 다시 확인해야해서 살짝 시간이 걸리고 있습니다.
마지막으로 취업을 위한 코딩테스트 준비입니다. 어쩌다가 S 회사에 서류를 붙게 돼서 다음주까지 코테 준비를 해야하는데 … 굉장히 어렵네요
TITS 데이터 셋 정리
저의 졸업을 책임 져줄 Eletronics 의 논문에서 사용된 데이터 셋은 TITS 저널에 발표 [1] 된 것을 MTN [2] 에서 정리해서 공개한 것 입니다. 하지만 이 데이터 셋의 경우 GT를 LiDAR 가 아닌 모델로 추정한 Depth를 사용하고 있기 때문에 제대로 된 실험을 하고 있는지 확인이 불가능하다는 단점이 있습니다. 또한 밤시간대에 대한 split을 가지고 있지 않아서 밤 시간대의 예측 결과를 정량적으로 확인이 불가능하기 때문에 이또한 변경해야할 점입니다.
따라서 데이터 셋을 다시 정리하고자 로우파일을 받아서 Matlab으로 정리를 하는 과정이 필요합니다.
이것을 위해서 교수님께 예전에 작성하신 코드를 받아서 정리를 진행했는데요. 이때 생긴 여러 문제가 생겼는데 그것은 다음과 같습니다.
- Thermal는 14 bit인데 기존 저장 코드는 8bit Thermal 만 저장함
- 서버에 있는 로우 데이터를 개인 컴퓨터에 옮기고 다시 서버에 올리는 과정
두개밖에 쓰진 않았지만 … 더욱 다양한 문제로 인해서 시간이 지체되고있었지만 현재 다 옮겨서 실험만 하면 되는 상황입니다.
1 번 문제의 경우 매우 큰 문제이며 새로운 연구주제라고 할 수 있습니다. Thermal 는 14bit 데이터지만 기존 Kaist Multispectral Pedestrian Dataset와 같은 데이터 셋의 경우 이 Thermal를 단순히 minmax normalize 를 통해서 8bit로 다운시켜서 사용합니다. 하지만 이런 과정은 thermal 의 pixel 값이 매순간 변경된다는 단점을 보여줍니다.
위 그림으로 제가 무슨 말을 하는지 알 수 있습니다.
따라서 데이터를 정리하는 관점에서 이러한 연구주제를 가지고있는 Thermal를 단순히 minmax normalize로 8bit로 변경하지 않고 14bit를 그대로 사용해야 했습니다. 그렇지만 기존의 코드의 셋팅은 8bit thermal를 Rectification 하는과정만 있었기 때문에 살짝 애먹었습니다. 그렇지만 코드를 분석해보니 친절한 코드 작성자께서 14bit thermal 또한 Rectification 할 수 있도록 option을 짜뒀던 것을 발견하고 원했던 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
그래서 최종적으로
밤: 새벽 한시 저녁 7시, 낮: 새벽 5시 오후 1시
RGB_L, RGB_R, Thermal_8bit, Thermal_14bit, GPS, LiDAR, GPS
로 데이터 셋을 정리했으며 다음주에 성능을 내볼려고 합니다.
TransDSSL 코드 정리
TransDSSL을 성능이 가끔 오락가락한다는 문제를 알고 있었으며 코드를 본지 너무 오래 돼서 예전에 정리해둔 github 속 코드를 성능을 원복을 해봤습니다. 그렇지만 … 제가 알고 있던 성능이 나오지 않아서 예전 코드를 찾아서 학습을 다시 시켜보니 원복이 되고 있는 것 같아서 다음주에 다시 정리해서 public 할 예정입니다.
코딩테스트
알고리즘을 배운지 어언 4년이 지난 현재 … S 회사의 코테 기출 문제를 보니 너무 어렵습니다.
여러분도 한번 풀어보시길 바랍니다. 링크
원했던 회사를 가기 위해서 열심히 공부를 해봐야할 때인 것 같습니다. 화이팅. ..
Reference
[1] KAIST Multi-Spectral Day/Night Data Set for Autonomous and Assisted Driving
[2] Multispectral Transfer Network: Unsupervised Depth Estimation for All-day Vision
삼성코테… “상어”우리에서 살아남아 봅시다 화이팅.
대찬씨도 마찬가지로, 힘내셨으면 합니다. 좋은 결과가 있을겁니다.
빨리 취업해서 술 한번 사시죠,,ㅎㅎ
(그리고 KROC 연구source 하나만 주십셔 ~)
코테 준비하기 힘드시면, 박사를 해보시는 것은 어떠신가요?ㅎ 어차피 4년 해봤으니 못할 것두 없..