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