variety82 / ocr-data-annotation-competition Goto Github PK

📌 프로젝트 개요

Goal : 데이터를 구성하고 활용하는 방법에 집중하며 데이터의 중요성을 경험

Problem Type 이미지에서 한글,영어 글자 검출

Metric. DetEval (F1Score)

Data.

학습데이터 : 총 536장의 이미지(ICDAR17 중 한글 데이터 샘플)

평가데이터 : 총 300장의 랜덤 크롤링된 이미지

constraints : model, loss, east_dataset, detect파일 수정금지, 오로지 데이터만 활용

Base : VGG16을 backbone으로한 Eastmodel으로 고정

📌 개발환경 & 협업툴

• 개발환경

  개발환경	버전
  VSCode	1.60.0
  Albumentations	1.1.0
  GPU	V100

• 협업 Tool GitHub, Wandb, Notion

📌 팀 구성 및 역할

• EDA → 강소망, 김기태
• Engineering → 김창현
• Augmentation → 김기태, 박기련
• 데이터 추가수집 → 박민수
• Hyper parameter실험 → 공통

📌 f1 score

• 하루 10회로 한정된 제출 기회를 효율적으로 사용하기 위해, 내부 평가 지표 설정
• 대회 기준 DetEval의 f1 score를 지표로 설정
• Baseline에서 출력이 되지 않아 코드 수정

📌 Hyper Parameter Tuning

• Modeling 부분 수정이 제한되므로, 최적의 Hyper Parameter Search 를 시도함
• Optimizer : SGD, ASGD, Adam, AdamW Scheduler : MultiStepLR, CosineAnnealing, CosineAnnealingWarmRestarts, StepLR
• 최종 Hyper Parameter : AdamW, CosineAnneling*

📌 Albumentation

1. CLAHE
2. Emboss
3. RandomToneCurve

Default Augmentation

1. Resize : 1024 x 1024
2. Rotate : -10 ~ 10
3. Adjust Height : 0.8 ~ 1.2 (ratio)
4. Crop : 512 x 512

• Scene Text Recognition augmentation 적용, Border 부분에 augmentation 적용 시 효과가 있다는 논문참고
• 경계선부분을 명확하게 하는 효과들을 Group으로 하면서 가독성이 떨어지지 않게 적용

📌 데이터 추가

• 기존 제공된 ICDAR17 536 개의 데이터는 매우 부족하다고 판단
• AISTAGE 측에서 제공한 약 1000개의 Annotaion 된 데이터를 추가 활용
• ICDAR19 데이터 10000 개 중, Korean 과 Latin 에 해당되는 데이터 2000 개를 추가 활용

Result

ICDAR17 : 0.4630

ICDAR17 + AISTAGE : 0.5960 → 약 0.13 상승

ICDAR17, 19 + AISTAGE : 0.6512 → 약 0.06 추가 상승

📌 데이터 검수 및 정제

• AISTAGE 측에서 제공된 약 1000개의 데이터 검수
• 구글스프레드시트를 이용하여 기록
• 내부 특정 기준을 정하여 labeling이 불확실한 데이터 57개 제거

📌 Result

• 최종 제출 선정 기준

  • LB 의 F1 Score 상위 2개

• 선정 결과

  1. ICDAR17, 19 + AISTAGE + Augmentation : Public : 0.6512 / Private : 0.5815
  2. ICDAR17, 19 + Augmentation : Public : 0.6417 / Private : 0.5979

• 최종 LB Score

  Public : 0.6417 Private : 0.5979

📌 분석

• Public Score 가 0.6066 이었던 결과가 Private 에서 0.6167 로 가장 높았음

• Public Score 를 지표로 계속 학습을 하고 개선을 시도 했기 때문에,

  오히려 Public Data 에 Overfitting 이 발생 하였을 가능성이 있다 판단됨

• AISTAGE Dataset 의 경우, 추가하였을 때 점수 향상이 이루어지긴 하였지만 오히려 Private Score 결과가 떨어짐 → 잘못된 Annotation 정보의 악영향

• Data Augmentation for STR(Scene Text Recognition) - https://arxiv.org/pdf/2108.06949.pdf

  정리 - https://www.notion.so/dreamkkt/Augmentation-f066a7ce634944a08f6574bc9e8ecb79

• Border Augmentation 관련 - https://www.mdpi.com/2079-9292/9/1/117/htm

• ICDAR 17,19 Dataset - https://rrc.cvc.uab.es/?ch=8

• 깃헙 주소 - https://github.com/boostcampaitech3/level2-data-annotation_cv-level2-cv-01