프로젝트 활동

  • 세 트랙으로 학습 진행
    • Cascade R-CNN 계열
      • (backbone / neck)
      • ResNext101 / FPN
      • ResNet50 / RFN + SAC (DetectoRS)
      • ResNext101 / RFN + SAC (DetectoRS)
    • YOLO v5 계열
      • DarkNet / SPP
    • Swin 계열
      • SwinTransformer / FPN / Mask R-CNN
  • 나의 커스텀 학습 전략
    • Swin 모델에서 classification loss를 세 개의 box head 각각에 다른 종류로 설정
      • LabelSmooth, CrossEntropy, FocalLoss
    • 싱글 스케일로 40에폭 진행 후, Multiscale로 큰 사이즈 학습이 포함된 (오래걸리는) 학습을 추가적으로 진행함
    • 실험 노트