[실험 일지 Day-46] Pstages - Object Detection

1. swin에 TTA(multi scale)를 적용하여 test inference -> (480, 1333), (512, 1333), (544, 1333), (576, 1333), (608, 1333), (640, 1333), (672, 1333), (704, 1333), (736, 1333), (768, 1333), (800, 1333)으로 img_scale을 지정 -> mAP 0.561로 높은 점수를 얻음
2. swin에 mosaic를 적용 (min box size=30으로 지정) -> 작은 객체를 잘 검출하지 못함 -> inference시 box가 없는 것들이 많지만 train mAP가 0.68을 얻음 -> val set을 inference했을시 mAP 0.45를 얻음 -> multi scale tta를 적용시 mAP 0.475를 얻음 -> 거의 공통적으로 multi scale tta 을 적용시 0.02가 증가
3. centernet 모델 학습 시도 -> resnet18을 backbone으로 학습 -> loss가 일정 부분에서 머무는 경향이 발생 -> classbalanceddataset 사용 시도 -> 눈에 띄는 성능 차이는 없었음 -> local minimum에 빠지는 것 같아 cosineanealingLR을 사용 -> 성능 차이 없음 -> backbone으로 hourglass를 사용하고 싶었지만 pretrain 모델이 없어 포기