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이 논문은 AI City Challenge 23 Track 1에서 1등을 한 팀의 논문이다. Track 1은 Multi-Camera Peaple Tracking으로 여러 카메라에서 사람을 인식하고 같은 사람은 카메라에 상관없이 하나의 ID로 tracking하는 task이다. WILDTRACK이나 MMP-TRACK과 같은 다른 Multi-Camera tracking 데이터 셋 처럼 intrinsic과 extrinsic을 제공하지는 않고, 사람들이 움직이는 것을 위에서 바라본 bird-eye view map을 제공한다. 이미 전체 영상이 있는 챌린지여서 offline으로 작동하며, 고정된 카메라들로 이루어진 데이터셋을 다룬다. Overall Pipeline 그림2에서 볼 수 있듯 크게 Single-camer..

이 책은 머신러닝에 필요한 디자인 패턴을 아래의 6개 카테고리에 따라 나누어 소개한다. 여기서의 디자인 패턴은 자주 발생하는 문제 상황에 대한 패턴화된 해결책 정도로 생각하면 될 듯 하다. 2. 데이터 표현 3. 문제 표현 4. 모델 학습 5. 탄력성 6. 재현성 7. 책임있는 AI 각 카테고리와 상관없이 ML개발 step을 나누고 그에 해당되는 패턴을 정리해보았다. 개인적인 생각으로만 정리한 것이기도 하고, 디자인 패턴이 여러 단계에 얽혀있을 수 있어서 표에 정리된 것이 부정확할 수 있다. (틀린 부분이나 어색한 부분이 있다면 언제든지 댓글로 피드백 부탁드립니다..) ML step design pattern framework 문제 선택 및 분석 데이터 수집 데이터 검증 및 정제 특징 해시(2.2) 리밸..