분리수거 로봇의 핵심 기술인 쓰레기 분류기를 만들면서 실제로 로봇에 탑재될 만큼 작고 계산량이 적은 모델을 만들어봅니다.

• Input : COCO format의 TACO Dataset 쓰레기의 이미지
• Output : 입력된 쓰레기 이미지에 대한 분류 성능 (f1 score)과 추론 속도 (submit time)

• 총 6개의 category (COCO format) class: Metal, Paper, Paperpack, Plastic, Plasticbag, Styrofoam
• Train + Valid : 20851
• Test : 5217
  • Public : 2606
  • Private : 2611

• Score (f1-score) : 분류 성능 지표로, 기준이 되는 모델의 f1 score에서 제출한 모델의 f1 score의 차이를 구한 뒤, 상수를 곱하고 sigmoid 함수를 적용한 값 (낮을수록 좋음)
• Score (submit time) : 기준이 되는 모델의 추론하는 시간으로 제출한 모델의 추론하는 시간을 나눈 값 (낮을수록 좋음)

• Latency 를 주 목표에 포함시켜 Accuracy 와 Latency 의 좋은 균형을 이루는 최적의 모델
• CNN 모델을 고유한 블록으로 분해한 다음 블록 당 작업 및 연결을 개별적으로 검색하는 새로운 분해된 계층적 검색 공간이 사용되어 서로 다른 블록에서 서로 다른 계층 아키텍처를 허용

• Pruning : 네트워크에서 중요도가 낮은 파라미터들을 제거하여 사이즈를 줄이는 접근법
• Quantization : 더 작은 Data Type으로 Mapping하는 기법

• tune.py
• Optuna : 하이퍼 파라미터 자동 최적화 라이브러리

• src/MnasNet.py

.
├── configs
│   ├── data
│   └── model
├── src
│   ├── MnasNet.py
│   ├── MoGA_A.py
│   ├── VBMF
│   ├── augmentation
│   ├── dataloader.py
│   ├── decompositions.py
│   ├── loss.py
│   ├── mobilenetv2.py
│   ├── mobilenetv3.py
│   ├── model.py
│   ├── modules
│   ├── robnet.py
│   ├── trainer.py
│   └── utils
├── tests
│   ├── test_model_conversion.py
│   └── test_model_parser.py
├── requirements.txt
├── inference.py
├── train.py
└── tune.py

김주영	오현세	채유리	배상우	최세화	송정현
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