Semantic Segmentation trash recycle 후기

지난 Object Detection에서는 mmdetection이라는 프레임 워크를 사용했는데 결과는 좋았지만 과정이 아쉬웠다.

단순히 mmdetection에 구현되어있는 모델들, loss들, transformer들을 사용하면서 좋은 조합들을 고려해보는일이였다.

한가지 실험을 할때에도 엄청 많은 시간이 필요하다.

이런 문제 때문에 대회가 한편으로는 아쉬웠다.

 

그래서 이번에는

https://github.com/victoresque/pytorch-template 

GitHub - victoresque/pytorch-template: PyTorch deep learning projects made easy.

해당 템플릿을 사용해서 segmentation과제로 customizing해서 프로젝트를 구성했다.

 

(우리가 사용한 github repo 주소는 추후에 upload할 예정)

 

이 템플릿을 사용하면서 좋았던 점은 wandb도 우리가 사용하고 싶은데로 사용할 수 있다는 장점이 있었고, 프로젝트를 만들어가며 겪는 이슈들을 통해 성장할 수 있었다.

 

높은 점수를 받은 사람들의 이야기를 들어보니, 이번에도 Data Augmentation의 성능보다 무거운 모델로 오래 학습한 모델이 가장 성능이 좋았다고한다.........

 

저번 프로젝트에서는 높은 점수를 받았기 때문에 이번에는 리더보드보다는 프로젝트를 제대로 만들고 성장해보는것에 초점을 맞췄다.

 

깃헙도 잘 활용했고 추후에 활용할 일이 꼭 생길 것 같다.

 

리포트_level2_seg_02.pdf

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