loss 실험 결과(backbone + OCR pretrained, chihuahua)

[kmouleejunhyuk]

1. focal loss는 결과가 RMIloss보다 떨어짐
2. labelsmoothingloss(0.2, final epoch 기준)
   -성능 소폭 증가(0.03)
   -clothing 성능 소폭 증가(0.1)
   -battery 분류 성능 대폭 증가(0.5~6, 레이블에 혼동을 주면서 공통 특징을 학습한 것으로 추측)
   -예측과는 다르게, GT성능은 하락(이유 불명)

[jaehwan-AI]

예측과는 다르게 GT 성능이 하락했다는 말씀은 시각화 했을 때를 말씀하시는 건가요?
GT 성능에 대해 추가 설명 부탁드립니다

[kmouleejunhyuk]

wandb의 레이블 별 IOU를 보았을 때 떨어졌다는 이야기입니다

#fullptr는 backbone과 OCR둘 다 pretrained weight를 가져왔고, chiwhawha기준입니다

[jaehwan-AI]

아 General Trash의 GT였군요 ㅋㅋㅋㅋㅋ