Self-Hint를 성공적으로 개발했다고 가정.
즉, #objects를 잘 맞춘다고 가정.

#objects에 따라 adapation을 어디에, 어떻게 적용할 것인가?
어디에는 computational redundancy analysis글에서 연구할 것이다.
이 글에서는 어떻게에 해당하는 연구가 될 것이다.

Idea1 : 3-level

• coco detection train dataset을 살펴봤다.
  
  1. 1-level : #objects 적음 (0~9)
  2. 2-level : #objects 평균 (10~29)
  3. 3-level : #objects 많음 (30~)
     
     
  • 생각해볼 것 :
    이 구간을 정하는 것으로 performance & efficiency trade-off에 대한 hyper parameter가 됨..
    또한 이 구간을 정하는 것은 dataset domain에 따라 다르다는 것도 단점..