2021.10.04 회의록

[kwakjeeyoon]

회의록

• 화요일 아침에 토의하면 멘토링때 여쭤볼 내용을 정리하기에 시간이 부족할것 같아 회의를 소집함
• 작업을 할때 프로젝트 관점에서 생각을 했으면 좋겠다. - 코드의 재사용성이 부족하다.
• validation set을 나눠서 실험을 해봐야 한다 (실험 초반에 세팅을 해야 한다.)
  • validation set 을 고정해서 진행
  • k-fold 방법은 적용 X (mmdetection에서 제공하지 않는걸로 암)
• train/val 데이터셋을 다각화 - augmentation으로 원래 데이터와 augmentation을 진행한 데이터를 train/val로 데이터셋으로 하여 진행하는 방법도 좋을 것 같다.
  • → 단순 분류에는 적용이 가능하지만 detection 문제에는 알맞지 않는 방법인것 같다.
  • → train/val이 augemntation이라도 원본이 같은 데이터를 공유하면 val의 데이터셋으로 적합하지 않다.
  • 모자이크 augmentation 적용을 하면 어떨까
  • 멘토링때 여쭤보도록 하자
  • 8:2로 최적의 epoch과 shceduler를 찾고 10:0으로 제출하는 접근도 있다.
• detr와 비교해서 underfit 되었다는 말이 어떤 의미인지 말씀해주실수 있으신가요
  • train/val을 같이 써서 overfiting 정도를 파악하지 못한다.
• 학습 결과를 한눈에 볼 수 있는 테이블을 만들 필요가 있다.

요약

범용성 있는 코드로 만들기!!

• 결과를 한눈에 볼 수 있는 테이블 생성
• validation set 을 추가
  • 정해진 비율로 validation set을 뽑고 랜덤하게 100개 validation set을 뽑아 리더보드와 성능이 가장 비슷한 것을 validation set으로 고정한다.

⇒ 서지유, 오재환, 전경재, 이준혁 캠퍼님

• early_stop 기능을 추가
  • best_model을 정하는 걸로 구현할 수 있다. ← 이걸로 진행
• 추가 모델
  • detectron 과 앙상블하면 모델 성능이 올라간다고 한다
  • 모든 모델을 돌리는 것이 의미가 있을까 - 가설을 세우고 그것을 증명하는 방식으로 진행하는 것이 좋을듯 하다.

⇒ 강지우, 곽지윤, 송나은 캠퍼님

• Adam으로 진행

validation 데이터 팀(10-5일까지)

• 1 stage, 2 stage , transformer 3 모델로 valid 실험

  1 stage : SSD (재환)

  2 stage : Faster_rcnn (경재)

  Multi stage : Hybrid Task Cascade (준혁)

  최종 검증용→ tf : deformable_detr

  [(train, valid)→(ssd, frcnn)] xN → 최종 검증 tf

  샘플링 방법

  • 랜덤(9:1) → (sample 500개)
  • 시간되는 대로 많이
  • 랜덤샘플→ EDA→test

  통계 낼 모델(3+1개)(1-stage, 2-stage, Multi-stage, tf)

  Image 512x512로 진행 / optimizer = Adam / seed 1004 고정

  transformer

  img_scale=[(480, 1024), (512, 1024), (544, 1024), (576, 1024),(608, 1024), (640, 1024), (672, 1024), (704, 1024),(736, 1024), (768, 1024), (800, 1024)],

  → 각각 1/2

  추가 커스텀(작은 bbox → outlier로 쳐내야함)

model팀 (10월 6일 까지)

soft teacher → 곽지윤

• https://github.com/microsoft/SoftTeacher
• mmdetection 구현

cbnet → 송나은

• https://paperswithcode.com/paper/cbnetv2-a-composite-backbone-network
• mmdetection 구현

copy paste → 강지우

• https://github.com/conradry/copy-paste-aug

queryInst(순위낮음, detr 변형 모델)

• https://github.com/hustvl/QueryInst/tree/main/configs/queryinst
• https://github.com/megvii-research/SOLQ
• mmdetection에 구현되어있지 않음