[일지] 피어세션 5/25 일지

[opijae]

✅ EDA

종영

• 분포에 따라 train, valid를 적절히 나눠야 될것 같다.
• 긴 이미지 같은 경우 학습이 힘들 것 같다.
  • 짧은 길이의 이미지들을 합쳐서 길게 만드는 방법
    • 어떤 이미지들을 가져와 어떻게 합칠까?
  • 긴 이미지들을 적당히 잘라 사용하는 방법
    • 적당히 어떻게 자를까?
    • 자를때 ground truth도 잘라야되는데 이건 어떻게 자를지?
• aspect ratio 가 0.6 이하 까지는 이미지가 세로로 돌아간 것이 많다.
  • image들을 rotate 해주자
    • 근데 90,-90 어떤걸로 해야될까?
• 손글씨 학습이 어려울것 같다.
  • train/val 나눌때 이를 고려 해야 할 것 같다.
• level 라벨은 어떤 특징을 가지고 있을 진 모르겠지만 level이 높을 수록 수식의 sequence가 길어 지지 않을까?

질문

• 짧은 이미지들을 붙여 길게 만드는 것에 대해 어떻게 생각하시나요?
  • 지원 : 짜르는게 더 좋지 않을까요?
  • 세민 : 붙이는거 좋아요
  • 소현 : 붙일때 height를 동일하게 한 다음 붙이자

재혁

• 형광펜, 공책에 줄이 있는 데이터를 어떻게 제거 할지 생각 함
• image_contrast를 사용해 흐린 부분을 보이게함
  • 단점 : 종이 뒷면의 글씨도 보임
• 레벨 관련 피쳐는 큰 상관이 없는것 같다.

질문

• 가운데 선은 어떻게 제거 했나요?
  • width 길이가 전체 width /2 보다 크면 지움 -> 개선 필요

수민

데이터셋에 대한 고찰

• 그림자
• 기울어진 부분
• 흰 부분
• 빛 반사
• 숫자 1이 직선으로 되어 있어 절대값과 헷갈릴 것 같다.
• 나누기. 곱하기 표시가 사진마다 다르다.
• 콤마(,)의 위치가 어디인지에 따라 의미가 다르다
• 해상도가 안좋은 것들을 upsacling을 잘해서 해상도를 키우자
• 의미 없이 밑줄 ( __ )이 쳐진 부분이 있다.
• 선이 사선으로 그어져 있어도 ground truth에는 무시 되어 있다.
• 비어 있거나 색이 칠해진 글씨
• 따닥따닥 붙어 있는 글씨

세민

• aspect ratio가 90도, -90도, 180 뒤집어진 경우가 있다.
  • 이미지가 뒤집어져 있는지 판단할 수 있으면 좋겠다.
  • confidence 기준으로 점수가 낮으면 다른 방향으로 돌리는 것을 confidence 점수가 좋을 때 까지 돌려보자
  • 이미지가 회전되었는지 여부를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것은 어떨까?

지원

보라색이 정상인 데이터, 회색이 돌려야되는 데이터

• test data에 vocab에 존재하지 않는 글자가 있을까?

데이터셋에 대한 고찰

• 밝기가 일정하지 않을 때 어떻게 처리하는게 좋을까?
• 글자 크기가 일정하지 않는 문제
• 또한 손 글씨 같은 경우 쓰면서 크기가 커지거나 작아진다.
• 형광펜 처리
• 대소문자 구분
• 대분수
• 행렬
• 분수같은 경우 분자, 분모가 정렬이 안되어 있고 멋대로 있는 경우가 있다.
• 이상한 글씨
• 겹친 글씨
• 고친 글씨
• 세로로 써있는 수식 (돌아간거 아님)
• 끝에 점 (빼야되는 것도 있고 넣어야되는 것도 있다.)

토막 talk

• 소현 : 긴 이미지 자르는거 관려 히스토그램을 그려 극소점을 기주능로 자르는건 어떨까??
• 수민 : 휘어진 것들을 어떻게 펴줄까? 학습 시 이미지들을 휘게 하는건 어떨까?

📚 내일 까지 뭐할까?

• 종영 : 오늘 배운 내용에 관해 더 찾아 보겠다. (ASTER 논문)
• 세민 : 수식 인식 관련된 논문 읽기 (https://arxiv.org/pdf/1609.04938v2.pdf)
• 지원 : 로테이션 된 이미지를 판단하는 모델 학습
• 재혁 : 전처리, 이미지 정규화 결과 확인
• 소현 : CV 어떻게 적용할지 찾기
• 수민 : resolution

🎂 Happy B - DAY 소현