피어세션

  • pretrained된 efficientnet b3로 사용
    • ts e b7는 0.52로 더 떨어졌다.
    • cutmix같은 augmix가 있다고 해서 augmentation진행중
    • 백본할때 avg pooling과 classifier해보기
  • avg loss기준으로 저장되는지, acc가 높은기준으로 저장할지
  • dice loss가 segmentation이 좋다고한다.
    • 내일 unet에서 적용된다고 한다.
  • focal loss도 적용해볼 생각
  • loss종류들
  • 스케줄러
    • pytorch-gradual-warmup-lr

  • drop은 재사용하지 않는게 좋다

  • 모델, 하이퍼파라미터, 데이터불균형, loss
  • 불균형은
    • cutmix( 부족한 쓰레기이 마스크를 잘라서 다른 이미지와 합치기)
  • k-fold
    • 하나의 물체에 여러 라벨링이 존재해서 단순하게 분리는 효율이 안좋다.
    • train과 val의 물체 갯수/ 클래스의 균형 맞추기

오늘 한일

  • 백본변경
  • pretrained적용해보기

어떻게 했는지

  • 현재 알고있는 모델에서 제일 좋은 deeplab에 백본 vgg16에서 resnet50변경해보기
  • vgg16을 만들어서 쓰는부분을 pretrained로 변경하여 사용

좋았던 점

  • pretrained로 변경하여 성능향상

아쉬운 점

  • 백본 변경이 제대로 안되었습니다.
    • 제대로 백본 변경하는 방법을 찾아서 적용해봐야될 거 같습니다.
  • 백본을 현재는 efficient net가 성능이 좋다는 데 시도를 못해보았습니다.