USC-hackerton

1. 준비 과정

USC hackerton 준비를 위한 전략

1. 내용 분석

2025 IMSC Hackathon 1) overview - comprehensive road damage detection - four types of road damage 1. potholes 2. alligator cracks 3. longitudinal cracks 4. transverse cracks - diverse dataset from country1, country2, and country3 2) mission 1) Object Detection model that detects and localizes all four major road damage types in images 2) Input: Road scene images 3) Output: For each damage, predict its type and bounding box (class x y w h) 4) Focus: Multi-class detection and localization

2. Dataset 준비

• 예시 데이터 셋이 아직 도착하지 않음

  About the Dataset

The Road Dataset for this track includes thousands of annotated images from three countries, with four types of damage labeled:

• Countries: country1, country2, country3
• Damage Types: Pothole, Alligator Crack, Longitudinal Crack, Transverse Crack
• Annotations: Each image is labeled with bounding boxes and damage type

우리만의 예시 데이터셋

RDD2022 RDD2020 N-RDD2024

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2. GPT에게 물어본 공부할 거리

2025 IMSC Hackathon College Track 완전 학습 가이드

도로 손상 감지 AI 모델 개발을 위한 체계적인 학습 로드맵을 제시합니다.

🎯 핵심 학습 영역

1. 기본 이론 (Foundation)

Object Detection 기초

• YOLO 시리즈 완전 정복

  • YOLOv5, YOLOv8 아키텍처 이해

  • Anchor-based vs Anchor-free 방식

  • Loss function 설계 원리

  • NMS (Non-Maximum Suppression) 알고리즘

컴퓨터 비전 핵심 개념

• CNN 아키텍처

  • ResNet, EfficientNet, MobileNet 구조 분석

  • Feature Pyramid Networks (FPN)

  • Attention Mechanism 원리

• 이미지 처리 기초

  • OpenCV 활용법

  • 전처리 및 데이터 증강 기법

2. 고급 기술 (Advanced)

최신 AI 모델

• Grounded SAM

  • Grounding DINO + SAM 결합 원리

  • 텍스트 프롬프트 기반 객체 감지

  • Zero-shot detection 활용법

• Foundation Models

  • 대규모 사전 훈련 모델 활용

  • Transfer Learning 전략

커스텀 백본 설계

• 도메인 특화 아키텍처

  • Ghost Module 기반 경량화

  • 멀티스케일 특징 융합

  • 어텐션 메커니즘 통합

• 성능 최적화

  • 파라미터 효율성 개선

  • 추론 시간 단축 기법

📚 단계별 학습 계획

Phase 1: 기초 다지기 (1-2주)

필수 학습 내용

주제	학습 자료	실습 과제
Python 기초	공식 문서, 튜토리얼	기본 문법 및 라이브러리
PyTorch/TensorFlow	공식 튜토리얼	간단한 CNN 구현
OpenCV	공식 문서	이미지 전처리 실습
수학 기초	선형대수, 확률통계	역전파 알고리즘 이해

실습 프로젝트

• 간단한 이미지 분류 모델 구현

• 데이터 전처리 파이프라인 구축

• 기본 객체 감지 모델 실행

Phase 2: 핵심 기술 습득 (2-3주)

YOLO 마스터하기

• YOLOv8 완전 분석

  • 아키텍처 구조 이해

  • 손실 함수 분석

  • 하이퍼파라미터 튜닝

• 커스텀 데이터셋 학습

  • 어노테이션 형식 이해

  • 학습 파이프라인 구축

  • 성능 평가 지표 (mAP, IoU)

고급 기법 학습

• 데이터 증강 기법

  • Albumentations 라이브러리

  • 도메인 특화 증강 기법

• 모델 앙상블

  • 여러 모델 결합 전략

  • 성능 향상 기법

Phase 3: 특화 기술 (2-3주)

Grounded SAM 활용

• 설치 및 환경 설정

  • 필요한 라이브러리 설치

  • GPU 환경 최적화

• 텍스트 프롬프트 엔지니어링

  • 효과적인 프롬프트 설계

  • 도로 손상 특화 프롬프트

• 하이브리드 접근법

  • YOLO + Grounded SAM 결합

  • 성능 비교 및 최적화

커스텀 백본 개발

• 기존 백본 분석

  • ResNet, EfficientNet 구조 분석

  • 성능 벤치마킹

• 도메인 특화 수정

  • 도로 손상 특징에 맞는 구조 설계

  • 경량화 기법 적용

Phase 4: 실전 적용 (1-2주)

대회 데이터 분석

• 3개국 데이터셋 특성 분석

  • 국가별 도로 특징 파악

  • 손상 유형별 분포 분석

• 데이터 불균형 해결

  • 샘플링 전략

  • 가중치 조정 기법

모델 최적화

• 성능 튜닝

  • 하이퍼파라미터 최적화

  • 학습률 스케줄링

• 추론 최적화

  • 모델 경량화

  • 실시간 처리 최적화

🛠️ 필수 도구 및 라이브러리

개발 환경

• Python 3.8+

• PyTorch 2.0+ 또는 TensorFlow 2.x

• CUDA 11.8+ (GPU 가속)

• Jupyter Notebook 또는 VS Code

핵심 라이브러리

python

# 딥러닝 프레임워크 torch, torchvision, ultralytics # 컴퓨터 비전 opencv-python, pillow, albumentations # 데이터 처리 numpy, pandas, matplotlib, seaborn # 특화 라이브러리 groundingdino-py, segment-anything

평가 도구

• mAP 계산: pycocotools

• 시각화: matplotlib, seaborn

• 모델 분석: torchsummary, fvcore

📖 추천 학습 자료

온라인 강의

• CS231n (Stanford): 컴퓨터 비전 기초

• Fast.ai: 실용적인 딥러닝

• PyTorch 공식 튜토리얼: 실습 중심 학습

논문 및 자료

• YOLO 시리즈 논문: 최신 버전까지 순차 학습

• Grounded SAM 논문: 최신 기술 동향 파악

• 도로 손상 감지 관련 논문: 도메인 특화 지식

실습 프로젝트

• Kaggle 대회: 유사한 객체 감지 문제

• GitHub 프로젝트: 오픈소스 구현체 분석

• 개인 프로젝트: 작은 규모부터 시작

🎯 학습 팁 및 전략

효율적 학습법

1. 이론과 실습 병행: 개념 학습 후 즉시 코딩 실습

2. 점진적 복잡도 증가: 간단한 문제부터 시작

3. 커뮤니티 활용: Stack Overflow, Reddit, Discord

실전 준비

1. 코드 리뷰: 다른 사람의 코드 분석

2. 문서화 습관: 코드와 실험 결과 체계적 기록

3. 발표 연습: 기술적 내용을 명확히 전달하는 능력

시간 관리

• 일일 학습 목표: 구체적이고 달성 가능한 목표 설정

• 주간 검토: 학습 진도 점검 및 조정

• 실습 시간 확보: 이론 대 실습 비율 4:6 유지

이 학습 가이드를 따라 체계적으로 준비한다면, 2025 IMSC Hackathon College Track에서 우수한 성과를 거둘 수 있을 것입니다. 특히 Grounded SAM과 커스텀 백본을 활용한 혁신적인 접근법으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.