일일 학습기록
주간 학습 요약
강의 내용
- Segmentic segmentation에 대한 정리
- segmenation models
- FCN, SegNet, DeepLab, Unet ...
- segmentation 대회 정리 및 augmentation, loss, lr 등 정리
- cutMix, cosineAnealing, ...
대회 진행 상황
- baseline 코드 바탕으로 Efficient-unet 활용
- 처음엔 잘 되지 않았지만 segmentation models의 efficientUnet을 활용하면서 좋은 성능을 내기 시작 -> 모델 크기를 바꿔가며 어떤 상태에서 최적인지 실험 중
다음 주에 해볼 것
- HRNet, Unet 3+ 적용 후 비교
- Augmentation 하나씩 추가 후 성능 비교
- Battery나 Clothing에 대해 Oversampling 고려
느낀 점
Segmentation task가 Detection보다는 좀 더 직관적이어서 이해하기는 편했던 것 같다.
처음 efficientunet-pytorch를 통해 efficient-unet을 실행시킨 게 성능이 나오지 않아 시간을 허비한 게 좀 아쉽고, 그래도 같은 이론을 다른 식으로 구현할 수 있다는 것도 생각해 보게 되었다.
다른 팀은 일주일 동안 성능을 많이 끌어올렸던데, 나도 2주차에 더 열심히 실험하고 지금까지 적용 안했던 Augmentation 등을 활용하면 좀 더 좋은 성능을 기대해 볼 수 있을 것 같아 희망적이다.
