xView2 AI Challenge

AI 요약

xView2 Data Challenge는 미국 국방혁신단(Defense Innovation Unit, DIU)이 주최한 대회로, 재해 전후 위성 이미지를 활용해 건물 위치를 식별하고 피해 정도를 평가하는 것을 목표로 했으며 xBD 데이터 세트에는 주석이 달린 건물 850,736개와 촬영 범위 45,362km², 재해 전후 1024×1024 해상도의 고해상도 컬러 이미지 9,168장이 포함되어 5가지 유형의 자연재해 19건을 담고 있습니다. 데이터는 전반적으로 '피해 없음' 클래스에 편중되고 재해별 피해 건물 수와 시각적 특징의 변동성이 커서 난이도가 높았으며, 평가 지표는 위치 식별 및 피해 분류 예측에 대한 가중 F1 점수였습니다. 모든 분석과 학습은 CPU 코어 16개, 128GB RAM, NVIDIA Tesla V100 GPU 2개를 탑재한 IBM® Cloud Bare Metal Server에서 TensorFlow 2.0의 tf.data 및 Keras 권장 워크플로를 사용해 수행했고, 주로 U-Net 기반 시맨틱 분할을 사용해 문제를 위치 식별과 피해 분류로 나누어 처리했으며 위치 식별 모델은 9개의 다운샘플링·업샘플링 계층을 가진 이진 U-Net으로 교차 엔트로피로 학습해 약 5일이 소요되었습니다.