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level2-data-annotation_cv-level2-cv-11 created by GitHub Classroom

🎨 [Pstage] CV 11조 CanVas

• 대회 기간 : 2022.04.14 ~ 2022.04.21
• 목적 : 이미지 내 글자 영역 검출(Text Detection)

Overview

카메라로 카드 내 카드 번호 자동 인식, 차량 번호 자동 인식 등 OCR (Optimal Character Recognition) 기술은 사람이 직접 쓰거나 이미지 속에 있는 문자를 얻은 다음 이를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 하는 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 현재 널리 쓰이는 대표적인 기술 중 하나이다. 본 대회에서는 OCR task 중 글자 검출 모델의 성능을 고도화하는 것을 목표로 한다.

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Dataset

• 기본 데이터셋: ICDAR17_Korean (ICDAR17-MLT 서브셋)
• 전체 이미지 개수
  • Train: 536
  • Test: 300

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멤버

김영운	이승현	임서현	전성휴	허석용
Github	Github	Github	Github	Github

• 김영운 : EDA, Annotation data converting(Polygon to Rectangle)
• 이승현 : EDA, 전수조사 환경 세팅, Fine-tuning 적용
• 임서현 : EDA, AiHub 오픈 데이터셋 적용
• 전성휴 : EDA, Augmentation 실험
• 허석용 : EDA, Validate 기능 개발

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프로젝트 수행 결과

1. 데이터 전수 조사

• 대회에서 제공한 Train data 536개 이미지와 annotation tool을 활용하여 직접 labeling한 1288개의 이미지에서 잘못 레이블링된 케이스가 발견되어 전수 조사를 진행
• 전수 조사 결과 잘못 레이블링된 경우, 학습에서 제외하였다.
  • 대회 데이터 536개 중 16개, 추가로 제공받은 1288개 데이터 중 127개의 이미지에서 mis-labeling 발견하였고, 최종적으로 143개의 이미지를 제거하였다.

2. Text Detection Open Dataset 조사

• 300개의 평가 데이터에 비해 학습 데이터가 적어 추가 데이터 확보가 필수적이라고 판단하였고, 이를 위해 OCR 관련 오픈 데이터셋 조사 진행
• AiHub와 ICDAR19 데이터셋 선정 후 대회 데이터셋과 비슷하게 annotation 돠어 있는지 분석하였고, 선별된 이미지를 학습에 사용하기로 결정
• AiHub 데이터셋은 데이터 수가 많았지만 대회 목적에 부합하는 고품질 데이터가 적어서 학습 시 결과가 좋지 않아 최종적으로 제외

3. Validate

• Test 데이터셋 분포와 비슷하게 Validation 데이터를 구성하여 본 대회의 평가지표인 DetEval score가 valid-test 간 점수가 align하도록 세팅
• 에폭마다 Validation셋의 Mean loss, Classification loss, Angle loss, IoU loss를 확인하여 최적의 모델을 찾을 수 있도록 실험 환경을 구성

4. Fine-Tuning 전략

• 제공받은 학습 데이터는 한글 및 영어 글자 영역을 포함하는 536개의 이미지이다.
• 총 10,000개의 데이터(한글, 영어 외 여러 언어 포함)가 존재하는 ICDAR19를 활용하여 먼저 모델을 학습한 후, target dataset인 536개의 학습 데이터에 대해 fine-tuning 진행
• 10,000여개의 데이터로 학습된 모델로 target dataset에 대해 fine-tuning을 취하는 전략은 모델의 견고성을 더해주었고, 모델 성능이 크게 향상되었다.

5. Hyperparameter Tuning

• Fine-tuning과 augmentation으로 학습된 모델을 최적화하기 위하여 learning rate을 더욱 낮춰 학습하는 등 hyperparameter tuning 진행
• 최종 리더보드 0.6752 점수 기록(8위/19)

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