데일리 회고록 14

📌 TODO LIST (3/4)

• streamlit day 11 하기 → 내일하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 제일 잘 나온결과 pseudo labeling 해보기
• YOLOv7 large model 돌려보기

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🌟 회고록

오늘의 명언: 작은 기회로부터 종종 위대한 업적이 시작된다

제일 잘 나온 결과인 여러가지 모델(DCN, Swin-s, YOLOX-x, YOLOv7-x, FocalNet-s)을 WBF로 Ensemble 해서 결과로 제출하여 조금의 결과를 올렸고 이 결과를 바탕으로 pseudo labeling을 하기위해 json파일로 변환하여 학습에 이용하였다. 학습은 현재 진행중이다!
추가적으로 YOLOv7의 large model을 사용하여 학습과 validation의 inference결과를 봤지만 성능이 좋지않았다. 아마도 augmentation이 거의 없어 large model이 의미가 없는것같다. 다음 대회때는 augmentation에 힘을 더 실어야 할 것 같다.

오늘의 지식 상승

1. X

잘한 점

1. 어떻게 하면 성능을 올릴수 있을지에 대한 고민과 기록

아쉬운 점

1. 여러가지 실험을 해보고 싶었지만 시간이 모자란 것
   → 확실히 level_1때 보다 체계적인 실험 계획과 원인 분석및 파악, 해결방안 등 퀄리티가 좋아졌지만 효율적으로 사용하지는 못한 것 같다. 다음 대회때는 효율적으로 gpu가 쉬지않게 첫날부터 굴려야겠다.

내일 할 것

1. streamlit day 11 하기
2. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
3. pseudo labeling한 모델들 결과 보기 + WBF ensemble
4. 대회 회고록 작성하기