[Boostcamp AI Tech] [P-stage] 10주차 Day 3 학습 기록

bluegun·2021년 10월 11일
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AI Tech 2기 활동

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대회 진행 상황(무엇을 알게 됐나요?)

  • Cascade R-CNN 모델 제출(2 Epoch)
    • 제출 mAP : 0.181...

Wandb로 확인해 보았을 때 2 Epoch부터 train data에 대해 과적합되는 느낌을 받아 제출해보았으나 score가 아주 낮게 나왔다.

왜 낮게 나왔을까?

  • 만든 visualization 코드에 submission 파일을 넣어 본 결과, 상당히 Bbox의 수가 적게 나오고, 때때로 object를 잡지 못하는 경우가 많이 나왔다.
  • 학습 횟수가 적다(추측)

대회 특성상 mAP가 높을수록 점수가 높기 때문에, Faster R-CNN처럼 Bbox를 많이 예측하는 게 점수가 높게 나온다.
이런 점에서 Cascade R-CNN은 high quality box를 추출하기 때문에 점수가 낮게 나오는 것 같다.
하지만 저 점수는 너무 낮은 점수인 것 같아 뭔가 학습을 잘못 했을 가능성이 높다고 생각해, Epoch 수를 늘리고 학습을 잘 하기 위해 Focal loss나 optimizer 수정을 고려해 볼 생각이다.

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