프로젝트 3 - 시행착오
진짜 큰 착오....
코드가 꼬여서 동일한 성능 재현이 안 됨
이유를 찾아보니까 모델 가중치 불러오는 부분을 실험할 때 손댄 상태로 원상복구가 안 됐던 것...
버전관리의 중요성을 눈물나게 깨달았다...
실험은 반드시 한 번에 하나씩 추가하기
급해서 이것저것 한꺼번에 집어넣었는데 어디서 성능이 떨어지는 건지 알 수 없었다
궁금한 점 : 학습 빨리 되는 작은 backbone을 쓴 모델에 새 기능 추가(augmentation, accumulation 등)해서 성능이 올랐는데 이 효과가 좀더 큰 다른 backbone을 쓴 모델에도 적용이 되는가? 작은 모델에서 성능이 올랐다고 바로 큰 모델에 테스트 없이 추가해버려도 되나? 큰 모델에 하나하나 테스트하기에는 시간이 너무 많이 걸리는데...?
피어세션
이미지에서 영역을 잡는 건 정말 잘하는데 잡은 영역이 어떤 클래스인지 분류하는 걸 잘 못 한다. (잡은 영역을 엉뚱한 클래스로 분류)
인코더(backbone)는 lr 촘촘하게 (학습되어 있으니까) (1e-5 정도)
디코더는 lr 느슨하게 (빨리 학습해야 하니까) (1e-2 정도)
스케줄러도 디코더에만 적용
반가워용