Skip to content
This repository has been archived by the owner on Oct 6, 2023. It is now read-only.
/ .github Public archive

Profile & Schedule of Team BoonMoSa (BOAZ 18th Conference)

Notifications You must be signed in to change notification settings

Team-BoonMoSa/.github

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

56 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

🥸 팀 분모자 🥸

📆 Schedule 📆

주차 일시 위치 비고
1 2023년 1월 20일
오후 2시
을지로 3가 ⭕ Kick-off Meeting
2 2023년 1월 26일
오후 6시
삼각지 팀 그라운드 룰 논의
3 2023년 2월 2일
오후 11시
ZOOM Boostcourse: 1. 객체 탐지 태스크의 문제 정의
4 2023년 2월 8일
오후 7시 30분
약수역 Boostcourse: 2. 객체를 더 잘 탐지하는 모델들 (1/2)
5 2023년 2월 13일
오후 7시
ZOOM Boostcourse: 2. 객체를 더 잘 탐지하는 모델들 (2/2)
6 2023년 2월 21일
오후 8시 30분
강남역 Boostcourse: 3. 모델 성능을 개선하는 방법들 (1/2)
7 2023년 2월 27일
오후 7시
약수역 Boostcourse: 3. 모델 성능을 개선하는 방법들 (2/2)
8 2023년 3월 7일
오후 8시 30분
약수역 Paper Review
MLflow 맛보기
9 2023년 3월 14일
오후 7시 30분
약수역 Logo Detection을 위한 Dataset 모색
Data Pre-processing
Detection 모델 test
10 2023년 3월 21일
오후 7시 30분
약수역 Dataset 구축 및 Training Code Follow Up
Logo Detection Model 선정
Definition of Product Flow
11 2023년 3월 28일
오후 7시 30분
약수역 YOLOv5 Code Follow Up
Model Optimal Structure Study
labelme to YOLOv5
12 2023년 4월 4일
오후 7시 30분
을지로입구역 Demo 영상을 위한 영상 촬영 및 Labeling 준비
⭕ Demo 영상 촬영
13 2023년 4월 11일
오후 7시 30분
약수역 촬영된 Demo 영상 선택 및 병합
Demo 영상을 위한 labelme 기반 학습 데이터 구축
Demo 영상 제작
14 2023년 5월 6일
오전 11시
연세대학교 ⭕ 중간점검
15 2023년 5월 9일
오후 7시
약수역 Conference 발표 자료 제작
16 2023년 5월 16일
오후 7시
약수역 Conference 발표 자료 제작
17 2023년 5월 23일
오후 7시
Google Meet Conference 발표 자료 제작
⭕ 머신러닝 시스템 설계 chap 1, 2, 3
18 2023년 5월 30일
오후 7시 30분
약수역 ⭕ 머신러닝 시스템 설계 chap 4, 5
19 2023년 6월 6일
오후 7시 30분
Google Meet ⭕ 머신러닝 시스템 설계 chap 6, 7
20 2023년 6월 27일
오후 6시
약수역 Conference 발표 자료 제작
21 2023년 7월 4일
오후 10시
Google Meet Conference 발표 자료 제작

🎉
        

2023년 7월 29일
                           

TBD
                  
🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
🔥 BOAZ 18th Conference 🔥
🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥

🌱 Process 🌱

  1. Logo Detection을 위한 Dataset 모색
  2. Data Pre-processing
  3. Dataset 구축 및 Training Code Follow Up
  4. Logo Detection Model 선정
  5. Definition of Product Flow
  6. YOLOv5 Code Follow Up
  7. Data Pre-processing
  8. Model Optimal Structure Study
  9. labelme to YOLOv5
  10. Demo 영상을 위한 영상 촬영 및 Labeling 준비
  11. 촬영된 Demo 영상 선택 및 병합
  12. Demo 영상을 위한 labelme 기반 학습 데이터 구축
  13. Demo 영상 제작
  14. Conference 발표 자료 제작

About

Profile & Schedule of Team BoonMoSa (BOAZ 18th Conference)

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages