KPT_221021_내일배움캠프_팀프로젝트_사물인식

머신러닝 사물인식 프로젝트 KPT 회고

 

프로젝트 소개 깃헙

 

- 프로젝트 개요
 - django + yolov5 deep learning을 이용한 과일 인식 홈페이지 제작
- 학습된 데이터 기반으로 사용자가 업로드한 과일 사진 분류
- 프로젝트 명 : 사물인식 프로젝트
- 필수 작업 : django와 머신러닝 모델의 연동
- 추가 작업 : 로그인, 회원가입, 게시물 쓰기

 

 

 

 

Keep

---

• 팀원이 서로 격려하고, 모르는 것에 대해 질문에도 사려 깊게 알려주며 서로를 이끌어가는 협력의 자세
• 각자의 의견을 최대한 존중하고 배려하는 모습
• 끝까지 포기하지 않고 시도해서 할 수 있는 것을 완성해내는 노력
• 기한 내에 안정적으로 프로젝트를 마무리하는 습관
• 슬랙/git을 통한 활발한 의사소통과 트러블 슈팅 기록

 

 

 

Problem

---

• 버전 호환 문제로 불필요한 시간 소모
• 코드 리뷰를 진행 하긴 했지만 원활히 진행 되지 않은 느낌
• 컨벤션 가이드라인에 벗어나는 변수 설정으로 인한 가독성 떨어짐
• 초기에 팀원들끼리 코드 컨벤션을 정하지 않았음
• 사용하지 않는 코드를 정리하지 않았음

  원인 :

• 프로젝트 뼈대를 맞출 때 팀원들끼리 개발 환경 버전도 맞춰야 하는 것을 잊고 당연하게 돼있겠지 라는 생각을 가지고 있어서 벌어진 원인
• 팀원 들만 알아볼 수 있는 변수명 혹은 개인이 이해하기 쉬운 변수명을 사용했기 때문에 코드 해석에 시간 소요가 큼

 

 

 

Try

---

 

• Github를 체계적으로 관리하기README.md에 프로젝트 설명 자세히 남기기(erd,api명세서 추가)
• 기능 단위별로 brach를 세분화하여 개발하고 면밀한 검토 후에 pull request 및 merge 진행하기
• commit 메시지도 컨벤션 가이드라인(convention guideline)을 팀원과 공유하고 준수하기(git에서 제공하는 컨벤션을 바탕으로 활용), 버전의 내용을 최대한 구체적이고 명확하게 기록할 것
• python code convention(PEP-8)을 준수하여 코드의 가독성 높이기
• code legacy(실제로 기능하지 않는 코드나 주석 등)를 최대한 줄여서 깔끔한 code file 만들기
• 최초 기획 시에 명확하게 의견을 주고 받으며, 기한 내 어디까지가 현실적으로 가능한 범위인지 파악해볼 것
• 프로젝트의 수행 단위를 세분화하고, 단위마다 해야 할 일들을 구체적으로 설정
• 구성원 각자의 메인/서브 파트를 설정하고 효율적으로 분업 하는 것
• 프로젝트를 실제로 활용할 수 있는 방안에 대해 다양하게 생각해 볼 것
• 슬랙을 통한 문제점 소통이나 프로젝트 관련 소통도 좋지만 Github의 Issues 활용도를 조금 더 높혀도 좋을거 같다.

 

 

 

Feeling

---

• 김동ㅇ : 처음에는 머신러닝이라는게 막막하고 강의를 들을 때 부터 어려웠는데 4일만에 이게되다니 하는 뿌듯함과 재미가 느껴졌습니다. 팀프로젝트를 진행하면서 깃허브의 다양한 기능들도 활용해보고 서로 의견을 주고 받고 소통을 하면서 문제를 해결하여서 좋은 협업을 하는 경험이 된 것 같습니다. 모든 팀원분들이 다들 많이 노력하고 참여하셔서 프로젝트를 처음부터 마무리까지 잘 된 것 같아 좋았습니다.
• 김병ㅇ : 머신러닝 구조에 익숙하지 않다 보니 프로젝트 기간 내에 마무리를 지을 수 있을까 하는 걱정이 있었지만 팀원분 들의 협업 덕분에 무사히 프로젝트를 마무리 할 수 있었습니다. 저번 프로젝트에서 잘 활용하지 못했던 git 기능들을 이번 프로젝트에서는 원활한 git 활용으로 프로젝트를 내부적으로 좀 더 다듬을 수 있어서 좋았습니다.
• 오형ㅇ : 팀원들이 자연스럽게 서로를 배려하면서 프로젝트를 진행할 수 있어서 목표에 맞는 원활한 팀프로젝트가 진행될 수 있어서 좋았습니다. 성향이 비슷한 팀원들이라 조화가 잘 되었습니다. 어떤 task가 있을때 자율적으로 하는 것이 좋았습니다. 굳이 발전사항을 꼽아보자면 안정적 프로젝트 진행을 위해서 팀원들의 실력에 비해 목표를 낮게 잡은건 아닐까 생각이 들었습니다.
• 이혜ㅇ : 먼저, 팀프로젝트의 기반인 협업을 원활히 잘 해나아간거 같고, 장고는 한 번 경험해봤어서 어려움보다는 조금 더 탄탄하게 진행하려고 노력했고 처음으로 해봤던 머신러닝은 팀원모두가 노력해 서로 의견을 잘 주고 받으면서 오류를 해결해 나아갔어서 뿌듯하게 마무리 된거같아 좋습니다
• 최정ㅇ: 머신 러닝이라는 주제를 받았을 때는 어디서부터 시작해야 할 지 막막했는데 팀원들과 같이 차근차근 시작하니까 생각보다 쉽게 할 수 있었던 것 같습니다. 문제가 생기거나 모르는 점들이 있으면 같이 생각하고, 친절하게 알려주셔서 큰 어려움 없이 프로젝트를 마무리 할 수 있었습니다. 저번 프로젝트 피드백을 통해 깃허브도 다양하게 활용해보고 최대한 프로젝트를 문서화하려는 것이 좋았습니다.