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최근들어 여러 산업에서 인공지능을 이용해 그동안 해결하지 못 했던 문제들을 풀려는 노력을 하고 있습니다. 대표적인 태스크로는 쓰레기의 재활용 가능 여부을 판단하는 인공지능 쓰레기통이 있습니다. 이를 위해서는 쓰레기 이미지를 분류하는 모델이 탑재되어야 합니다. 하지만 분류만 잘 한다고 해서 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 로봇 내부 시스템에 탑재되어 즉각적으로 쓰레기를 분류할 수 있어야만 실제로 사용이 될 수 있습니다.

본 프로젝트(2021.05.24 - 2021.06.18)에서는 분리수거 로봇의 기초 기술인 쓰레기 이미지 분류기를 만들면서 실제로 로봇에 탑재될 만큼 작고 계산량이 적은 모델을 만들었습니다. Base model로는 MobileNetV2, EfficientNet 를 사용했고, Optuna AutoML로 모델 경량화 및 최적화를 진행했습니다.

Segmentation / Object detecion task를 풀기 위해 제작된 COCO format의 재활용 쓰레기 데이터인 TACO 데이터셋을 사용합니다. 단순한 Classification 문제로 설정하기 위해 TACO의 Bounding box를 crop한 데이터를 사용했습니다.

TACO dataset은 총 9개의 category로 이루어져 있습니다.

category = ["Battery", "Clothing", "Glass", "Metal", "Paper", "Paperpack", "Plastic", "Plasticbag", "Styrofoam"]

본 프로젝트에서 사용하는 데이터의 분포는 아래와 같습니다.

• train dataset: 총 32,599장 (label 포함)
• test dataset: 총 8,159장 (label 미포함)

본 프로젝트에서는 f1-score와 MACs의 두 가지 척도를 도입했습니다. f1-score는 이미지의 추론된 라벨과 실제 라벨이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델 성능에 관한 지표입니다. MACs는 모델의 총 연산량을 나타내는 모델 경량화에 관한 지표입니다.

일정 f1-score 이상을 만족한 후에는 로봇에 탑재될 수 있을 만큼 MACs를 줄이는 것이 중요합니다. 현실에서의 효용성 평가를 위해 아래와 같이 total score로 모델을 평가했습니다.

• P40을 이용하여 학습하였습니다.

Please refer to environment.yml

python train.py

Please refer to train.py for train arguments.

python tune.py

Please refer to tune.py for evaluation arguments.

python inference.py

Please refer to inference.py for inference arguments.

• https://arxiv.org/abs/1905.11946
• https://arxiv.org/abs/1801.04381
• https://optuna.readthedocs.io/en/stable/tutorial/index.html
• https://arxiv.org/abs/1909.13719v2