2021-12-07 회의록

[SoheeJeong]

참여자: 김범수, 김준태, 김지성, 정소희, 홍지연
일시: 2021.12.07 16:00~17:00

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강의 내용

• github action을 적용
  • action script를 같이 push할 수 있다.
  • 실행환경, 언제 실행할지, 무엇을 실행할지를 지정할 수 있다.
  • test를 자동화할 수 있다.

프로젝트

• SRD 코드 클론해서 돌렸는데 환경이 안맞다.

  • Fast API 적용해야할듯.

• lama 폴더가 다운이 안된다. (준태님)

  • 새로 branch를 파서 올릴것임. (지연님)

• SR 스코어 코드에 GT가 필요한가?

  • 필요없을것같다.
  • PSNR은 GT가 있어야 한다.
  • SSIM은 GT 불필요.
  • 일반 해상도 높이는 tool
    • 몇배로 확대할건지 선택 가능
  • SSIM 지표보다는 crop 후 확대 시 뭐가 더 선명한지 보여주자.
    • streamlit cropper

• 화면에 이미지를 2 column으로 해서 보여주면 어떨까?

  • Deblur는 적용하는게 좋을듯.
  • Super Resolution은 이미지 사이즈 문제.
    • 일단 2 column으로 결과 보여주고 확대하는 부분 있으면 좋을듯.

• 서버가 총 5개인데

  • API 서버 3개 (합칠 수 있으면 1개)
  • test 서버 1개
  • 서비스 서버 1개
  • AWS 서버 / GCP 서버 1개

• merge 는 각 모듈별로 어느정도 완성이 되면 합치자

  • 이번주 금요일(12/10)까지 Rest API로 자동화
  • 다음주 화요일(12/14)부터는 자동화에 초점
    • 서버 분할 등

• lama 모델 학습 시도(지성님)

  • 이미지가 1T 정도더라
  • 학습이 쉽지않다.
  • 학습 시나리오 까지만 해야할듯. 할 수 있는 단계까지.
  • 실제 학습은 불가. 자원부족.

[SoheeJeong]

멘토링

• 사용자로부터 잘 안되는 이미지를 입력받는 시나리오 추가해도 좋을듯하다.
• 유저들로부터 잘 안됐다는 정보를 어떻게 받을 수 있을까.
• rare한 이미지에 대한 접근. 내부적인 정책을 정해도 좋을듯.
  • 서빙 후에 하면 좋을 단계인듯하다.
• 정성적인 평가가 필요한 부분에 대한 서빙이 어려움.
  • 이런 어려움을 어떻게 극복할 것인지 어필하면 좋을듯.
  • metric고민 (ex: NLP 분야에서 BLEU - 텍스트의 품질 metric, 음성 생성분야 등)
  • 서비스 환경 내에서의 규율 정하는시도
    • voting 받는다던지, 별점 매긴다던지
• NVIDIA 쪽에서 많이 연구하는것 같다.

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super resolution

• cctv 데이터를 대상으로 확인
• 사용 case를 탐색. cctv같은.

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• 데이터관리, 전체적인 서비스 관리
• 데이터 취득에 있어서 개인정보 어떻게 법적인 제약 해결?
• 제약 피하기 위해 익명화처리
• 데이터 이슈. 제약. 이런 부분에 대해서도 고민하고 질의응답 준비.

[SoheeJeong]

• 어떤 사람들이 많이 쓸지 좀더 구체적으로 타겟팅.
• 번호판 인식 등
• 조금 더 케이스를 좁게 봐도 될듯하다.
  • 각 케이스별 대처방법

[SoheeJeong]

만약 번호판 인식으로 문제를 한정한다면
정성평가 지표로 detection, ocr 이 얼마나 잘되는가로 판단 가능할듯.
이런식으로 다른 task가 deblur 전/후에 얼마나 잘되는지를 봐도 좋을듯.