오늘 당신이 맡았던 역할은 무엇이었고, 어떤 작업을 수행했나요?
(예: 모델 학습 파라미터 조정, 결측치 처리, 발표자료 구성 등)
✍️ 답변:
- Faster R-CNN 모델 담당 / v9 최종 코드 정리 + Git 커밋 + 보고서 마무리
1. v9 5-Fold 노트북 코드를 .py 파일로 변환 및 검증
- train_v9_5fold.py (5-Fold 학습 스크립트)
- predict_v9_5fold_wbf.py (WBF 앙상블 추론)
- config_v9_5fold.py (v9 전용 하이퍼파라미터)
- 노트북과 .py 파일을 항목별 전수 대조 → 전부 일치 확인
2. Git 커밋 및 푸시
- feature/faster-rcnn-model 브랜치에 14개 파일 커밋
- 커밋: "v9 5-Fold CV + WBF 앙상블 최종 모델 (Kaggle mAP 0.931)"
- 중복 브랜치(feature/5fold-ensemble) 삭제하여 정리
3. 최종 보고서 보강 (노션)
- 시각화 자료 7개 제작 (mAP 추이, 5-Fold 성능, 타임라인 등)
- 5개 섹션 추가: Ablation 분석, 실험 환경, 하이퍼파라미터 근거,
v1~v5 설명, 참고 문헌 8개
진행 상황을 정량적으로 표시하고, 간단한 근거도 작성하세요.
📌 간단한 근거:
- v9 최종 코드 .py 변환 + 노트북 대조 검증 완료
- Git 커밋/푸시 완료 (feature/faster-rcnn-model)
- 최종 보고서 시각화 7개 + 5개 섹션 추가 완료
- 브랜치 정리 완료