Cascade Swin T, Mosaic 1차학습, small 제거후 2차학습 결과

[JiyouSeo]

#122 에서 계획드렸던 1차, 2차 학습을 진행해보았습니다.

1차

area >= 64x64 의 anno 정보만으로 mosaic augmentation 후에 학습

optimizer = dict(
    type='AdamW',
    lr=0.0001,
    betas=(0.9, 0.999),
    weight_decay=0.05,
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys=dict(
            absolute_pos_embed=dict(decay_mult=0.0),
            relative_position_bias_table=dict(decay_mult=0.0),
            norm=dict(decay_mult=0.0))))
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    warmup_iters=500,
    warmup_ratio=0.001,
    step=[27, 33])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=36)

best score epoch : 34 epoch
mAP_50 : 0.5790
LB score : 0.543

2차

area >= 32x32 의 anno 정보만으로 1차 best score 34 epoch model을 2차 학습중

optimizer = dict(
    type='AdamW',
    lr=0.0001,
    betas=(0.9, 0.999),
    weight_decay=0.05,
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys=dict(
            absolute_pos_embed=dict(decay_mult=0.0),
            relative_position_bias_table=dict(decay_mult=0.0),
            norm=dict(decay_mult=0.0))))
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
lr_config = dict(policy='step', step=[35])

현재 best score epoch : 45 epoch
mAP_50 : 0.6120
LB score 0.554

Class 당 AP

[JiyouSeo]

General trash의 AP가 생각보다 낮네요..