2021.09.29 회의록

[ppskj178]

지윤님

Anchor box의 한계점

https://faint-ounce-33c.notion.site/AnchorBox-82ae6385ba8248e8b4fccc0ed8642d0d

Coco format dataset을 자동으로 간단한 EDA해주는 것이 있음

https://github.com/svdesai/eda-coco/blob/master/eda_coco_style.ipynb

hangul e an de yo

경재님

faster rcnn이 이 데이터셋에 적합하지 않을 수 있다.(threshold이상으로 겹쳐있을 가능성이 높은 object들이 이번 데이터셋에서 많이 보였기 때문, 또한 class별로가 아닌 object여부를 나타내는 score를 기준으로 nms를 진행하기 때문) → Yolo(anchor 사용 x, class를 기준)로 실험 계획중

준혁님

EDA

프레젠테이션1.pdf

박스 중앙 분포 → 사분면별로 고르게 되어있음

레이블 간 연관성 → plastic bag, styrofoam이 같이 출현하는 비율이 높았음 0.18

Plastic bag 내의 trash들이 인식 안됨 → faster rcnn이 이 데이터셋에 적합하지 않나? → threshold를 inference시에 낮추면 좀 더 인식이 많이 되긴 함

label오류

신경 쓸 정도는 아니였음

너무 다른 객체

배터리의 모양이 너무 상이함.(전체 데이터중 3개)

1. 아예 빼야할지
2. mosaic/cutmix으로 늘려야할 지 고민

지우님

toggle track

나은님

재환님

특이한 EDA

label별 bounding box를 모두 찍어보셨음

MMDetection 정리

Detection Library

지유님

mmdetection에서 datacontainer에 들어있는거 보려면 .data

https://greeksharifa.github.io/references/2021/08/30/MMDetection/

class별로 예측 결과 시각화 해보기

• mmdetection을 baseline으로
• Yolo 실험