부스트캠프 AI Tech 2기/2기 CV P-Stage-Semantic Segmentation
Semantic Segmentation 대회에서 사용하는 방법들 2
1.baseline이후에 실험 해봐야할 사항들 II 1.1Ensemble 1) k-fold 앙상블 2) epoch 앙상블 ( 성능이 괜찮은 epoch의 체크포인트들을 로드하여 모델을 앙상블 ) 3) SWA (stochastic Weight Averaging) - 각 step 마다 weight를 업데이트 시키는 SGD와 달리 일정 주기마다 weight를 평균내는 방법 4) Seed 앙상블 - 모든 요소들은 같게하고 Seed만 바꿔서 학습을 여러번하여 ensemble 5) Resize 앙상블 - Input 이미지의 Size를 다르게 학습하여 ensemble 6) TTA (test time augmentation) - Test set으로 모델의 테스트 할 때, augmentation을 수행한다음 수행한 결과를..
