CVPR2020 에서 진행된 EPIC-KITCHENS-55-2020 Challenges의 Object Detection in Video challenge 부문에서 저희 Hutom이 S1부분에서 페이스북을 제치고 1등을 달성했습니다.CVPR은 1983년부터 매년 6월 열리는 국제학술대회로, 컴퓨터 공학과 AI 분야 기술 트렌드를 선도하는 행사로 손꼽힙니다.저희 Hutom은 EPIC-KITCHENS-55 dataset의 annotation sparsity를 해결하기위하여 siamese object tracker를 통해 pseudo labels를 얻어 object detector를 훈련시키는 semi supervised object detection 알고리즘을 제안하였습니다.또한 sparse 한 annotation dataset에는 anchor-less object detector가 강건한 성능을 보이는것을 확인하였습니다. 이를 통해 기존의 방식보다 적은 비용의 annotation으로도 성능좋은 object detector를 얻을 수 있게 되었습니다.
February 04, 2021
휴톰(#Hutom)의 하헌진 연구원이 MICCAI에서 개최하고 미국 Medtronic의 Digital Surgery가 주관한 Cataracts Datasets for Image Segmentation(CaDIS) 대회에서 SRV-WEISS (영국 UCL + 케임브릿지 대학 NHS Trust) 등의 쟁쟁한 단체를 꺾고 최종 2위에 올라 상금 1500 달러를 수여받았습니다.ResNeSt와 구글의 DeepLab를 활용해 좋은 백본(Backbone)을 결정하고, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter)를 결정하는 수많은 실험을 통해 좋은 성능을 내는 값을 찾았습니다. 또한 분석한 데이터를 시각화하여 데이터의 문제를 파악하고 전처리를 함으로서 좋은 성과를 거뒀습니다.