✨ 팀 소개

Thanks goes to these wonderful people (emoji key):

김승기 💻 🔧 🚧

김준영 💻 🚇 ✅

전형우 💻 🔧 🔣

천지은 💻 🔣 🤔

신우진 💻 🤔 🔬

This project follows the all-contributors specification. Contributions of any kind welcome!

💀 프로젝트 소개

뼈는 우리 몸의 구조와 기능에 중요한 영향을 미치기 때문에, 정확한 뼈 분할은 의료 진단 및 치료 계획을 개발하는 데 필수적입니다. Bone segmentation은 인공지능 분야에서 중요한 응용 분야 중 하나로, 특히, 딥러닝 기술을 이용한 뼈 segmentation은 많은 연구가 이루어지고 있으며, 다양한 목적으로 도움을 줄 수 있습니다.

1. 질병 진단의 목적으로 뼈의 형태나 위치가 변형되거나 부러지거나 골절 등이 있을 경우, 그 부위에서 발생하는 문제를 정확하게 파악하여 적절한 치료를 시행할 수 있습니다.
2. 수술 계획을 세우는데 도움이 됩니다. 의사들은 뼈 구조를 분석하여 어떤 종류의 수술이 필요한지, 어떤 종류의 재료가 사용될 수 있는지 등을 결정할 수 있습니다.
3. 의료장비 제작에 필요한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 인공 관절이나 치아 임플란트를 제작할 때 뼈 구조를 분석하여 적절한 크기와 모양을 결정할 수 있습니다.
4. 의료 교육에서도 활용될 수 있습니다. 의사들은 병태 및 부상에 대한 이해를 높이고 수술 계획을 개발하는 데 필요한 기술을 연습할 수 있습니다.

이번 프로젝트는 Boostcamp AI Tech CV 트랙내에서 진행된 대회이며 mean dice coefficient으로 최종평가를 진행하게 됩니다.

📆 프로젝트 일정

프로젝트 전체 일정

• 2023.06.05 ~ 2023.06.22

프로젝트 세부 일정

• 2023.06.05 ~ 2023.06.09 : Semantic Semgmentation에 대해 알아보기
• 2023.06.08 ~ 2023.06.08 : Baseline Model 실험
• 2023.06.08 ~ 2023.06.09 : EDA
• 2023.06.09 ~ 2023.06.11 : Augmentation 실험
• 2023.06.12 ~ 2023.06.14 : Loss, Optimizer, Image size 실험
• 2023.06.14 ~ 2023.06.14 : MMSegmentation 구현
• 2023.06.14 ~ 2023.06.22 : Model, Image size, Offline Augmentation 실험
• 2023.06.21 ~ 2023.06.22 : Ensemble

👨‍💻 프로젝트 수행

1. EDA✔️
2. Augmentation✔️
3. Model✔️
4. 중간정리⭐
5. 발표자료⭐

🗒️ 프로젝트 결과

Public

Private

🔄️ Directory

├── .gitignore
├── TTA.py
├── dataset.py
├── inference.py
├── main.py
├── metric.py
├── test.py
├── train.py
├── pre-commit-config.yaml
├── gitcommit_template.txt
├── README.md
├── imgs
├── utils
└── mmsegmentation
    ├──  _teamconfigs_
    │    └── [test]ExpName
    │         ├── config.py
    │         ├── dataset.py
    │         ├── default_runtime.py
    │         ├── schedule.py
    │         └── segformer_mit-b0.py         
    │    └── [test]MMSeg_AMP_GA
    │
    ├── train.py
    └── test.py 

⚙️ 설치

Baseline Code

pip install -r requirements.txt

MMSegmentation

Link ➡️

1. MMSegmentation for our Project✔️
2. Official GitHub😀

⚡️ 빠른 시작

Train

python train.py --exp-name {실험명}

Evaluation

python test.py --exp-name {실험명}

🤔 Wrap-Up Report

Wrap-Up Report⭐