Microscope + pill tray
Pill Detection
알약 이미지 객체 탐지 모델을 재현 가능한 STAGE 0~4 ML pipeline으로 구축.
Problem
알약 객체 탐지는 데이터 변환, 학습, 평가, 제출 형식이 맞물려 재현 가능한 파이프라인이 필요했다.
Role
5인 팀의 역할, 일정, 실험 산출물, 발표 흐름을 정리하고 기술 파이프라인을 구축했다.
Solution
데이터 준비부터 학습, 평가, 제출 검증까지 STAGE 0~4로 나눈 실행 구조를 만들었다.
System
COCO/YOLO 변환, 학습/평가 자동화, category_id 매핑, 제출 CSV validator를 포함했다.
Impact
실험 결과뿐 아니라 다시 실행하고 검증할 수 있는 제출 흐름을 확보했다.
Reflection
ML 프로젝트에서는 모델 자체만큼 산출물 검증과 팀 운영 구조가 결과 품질을 좌우한다.