2021.10.13 회의록

[kmouleejunhyuk]

• 서지유

  Q. 지우님이 적용한 cascade swin augmentation이 궁금하다

  A.

  • 원본 augmentation + flip 제외 + rgbshift, blur, gray, sharpen, clahe, hue, randombrightness
  • mstrain: multi scale training
  • multi-scale 시 원본도 학습되나? → 확실하지 않으나 안하는 것 같다
  • swin은 val↔LB score의 갭이 작지 않았다 → 기도메타
  • 1차학습 떄 best lr: 1e-5 → 2차 때도 1e-5(수렴 잘됨)

  Q. 효과적이였던 앙상블 옵션이 궁금하다

  A. 공유하겠다

  • 앙상블에 시간 쏟아야 할 거 같다

• 오재환

  • 안나오는 클래스에 대해 집중적으로 공략하는 것이 필요하다는 멘토(라벨링 일관성 x, big variation)
  • 잘 맞추는 것에 초점을 맞추었으면 좋았을 듯
  • 정리되는 대로 디스커션에 올릴 것

• 이준혁

  • 수도라벨링 큰 효과 없음
  • WBF 결과에서 confidence 0.3 이상만 재학습
  • train + test pesudo re-tuning이 맞는 것 같다 → 재시도(from pretrain/train-trained)

• 전경재

  • deformable-detr나 univnet → 너무 많은 prediction. aug 의미 없어보인다
  • swin, yolo에 aug를 많이 주고, 앙상블 시 weight를 많이 주면 될 듯 하다
  • threshold를 주고 제출해서 저런 듯 하다 → score뿐 아니라 iou threshold를 주고 해서 그런 듯 하다. 다시 조정해서 공유
  • 앙상블 시 weight를 잘 조절하는 것이 중요할 듯
  • viewer pr 등록해둠

• 곽지윤

  • NMS 코드 이상 없는 듯 하다