Day - 37
피어세션
학습회고
오늘부터 pstage가 시작인데 어떤 것부터 해야할지 모르겠다. 일단 강의를 듣고 제공된 베이스라인을 돌려보았다.
Day - 38
피어세션
학습회고
Faster R-CNN의 코드를 보니 이해가 잘 안가서 많은 시간을 쏟았다. 마인드맵으로 그려보니 이해가 잘 갔던 것 같다.
mmdetection으로 Faster R-CNN을 돌렸는데 backbone을 resnet50으로 돌렸을 때와 resnet101로 돌렸을 때 mAP가 똑같이 나옴 -> detectron2로 Faster R-CNN(backbone=resnet101)로 돌렸을 때도 똑같음 mAP가 나옴
Day - 39
피어세션
학습회고
mmdetection을 사용해보니 다양한 모델의 config file이 있어서 여러개 돌려보는 것이 좋겠다는 생각이 들었다. 오늘은 pstage에 집중하다보니 강의를 못봤다.....
mmdetection으로 cascade rcnn을 돌렸는데 mAP 점수가 이전보다 더 낮게 나왔다... 무엇이 문제일까....
Day - 40
피어세션
학습회고
일단 모델을 돌려놓고 FPN에 대한 강의를 보았다.... 그 전에는 FPN이 무엇인지 제대로 몰랐었는데 FPN을 추가함으로서 당연하게 성능이 향상될 것 이라는 맹신이 생겼다.
mmdetection으로 deformable detr을 돌렸는데 좋은 점수가 나왔다. 그런데 50epoch나 돌려야해서 시간이 상당히 많이 걸린다. loss 그래프를 확인해보니 epoch를 더 늘리면 성능이 더 향상될 것 같긴하다. 나중에 epoch를 늘려서 돌려봐야겠다.
mmdetection으로 faster rcnn(backbone=resnet101) 32x8d_fpn_mstrain을 돌려보았다. 뭔지는 모르겠지만 돌려보니 이전 그냥 faster rcnn(backbone=resnet101)와 비슷한 mAP가 나왔다... 성능 향상에 도움은 안되는 것 같다.
Day - 41
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학습회고
오늘 학습정리 제출인데 1 stage detector에 대한 강의보는 것도 벅찼다. 이후 efficientdet을 보고나니 이전에 학습한 모델들이 하찮게 보였다. 그리고 focal loss에 대한 이해가 부족하여 따로 찾아봐야할 듯 싶다.
efficientdet 베이스라인을 그대로 돌렸는데 mAP가 0이 나왔다. 질문 게시판에 왜 0이 나오는 거냐고 물어봤더니 size를 1024로 해야한다고 한다. 시간 버렸다...
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