boostcampaitech4lv23cv1 / level2_objectdetection_cv-level-cv-02 Goto Github PK

Background

• PR template 만들기

재현 방법

• PR 생성시 template을 참고하여 만들도록 합니다.

To Do

• PR 템플릿 만들기
  • Overview , Change Log , To Reviewer , Issue Tags를 생성합니다.

Background

• 다른 모델의 앙상블을 진행할 때 성능이 오르지 않고 평균 값이 나오는 것을 확인했습니다.

재현 방법

To Do

• 앙상블 코드 수정
• #17

Background

• Custom Dataset that allows mAP evaluation at the end of every epoch during training
• Calculates AP scores for each category

Todo

• Add other features if needed

Background

• TOOD config 추가

@yj9404

To Do

• @GuSangmo
• @gyuboone
• @byj9402
• @byeol5832
• @yj9404

Background

• 현재까지 mmdetection model의 training에 2가지 방법을 이용했음
• (1) tools/train.py의 경우 argparse 옵션을 지원
• (2) custom train.py의 경우 wandb 로깅을 지원
• 실험의 통일성을 위해, tools/train.py를 커스텀하여 통일된 train.py를 구현

재현 방법

• Reviewer 여러분들은, 바뀐 내용을 한번 적용해본 후 에러가 나는지 확인 부탁드립니다.

To Do

• tools/train.py에 wandb 기능 연동해놓기

Background

• data csv 파일이 gitignore 되지 않은 것을 확인했습니다.

재현 방법

• ensemble/data_path에 있는 csv 파일 삭제
• ensemble 코드의 결과가 저장 될 result 폴더 생성

To Do

• csv 파일 삭제
• result 폴더 생성

Background

• ensembled models tend to be better than single models
• there is already a library for WBF
• will start from 2-model ensemble

Todo

• 2-model ensemble
• N-model ensemble

Background

• For efficient model debugging, we need to develop custom wandb hook.
• mmdetection (>= 2.25) currently supports wandb hook
• But this library lacks the support for our competition dataset.( default hook raises Error.)

Todo

• Plot AP for each class and mAP(our evaluation metric)

Background

• 효과적인 협업을 위하여, 개인 폴더를 만들어 작업합니다.

재현 방법

각자의 폴더를 mmdetection/baseline/configs 밑에 만들어 push합니다.

_
이후의 실험은, tools/train.py를 이용하여 학습합니다.
추후 실험관리를 각자의 몫에 맡긴 뒤, 재현방법을 팀원들에게 공유합니다.
(각자의 파일을 tools/train.py만 이용하여 제대로 돌아간다면 상관없으므로, 부담감이 줄어듭니다.)

• feat6_{이름} 브랜치를 판 후, 작업하여 push합니다.

• 관련된 Issue 또는 PR을 남길 때, 현재 이슈번호(8번)를 남겨주시기 바랍니다.
  (ex. issue #N : 구상모 configs 폴더 만들기)

• merge까지 성공적으로 이루어졌다면, 해당 Issue에 댓글을 달아주시기 바랍니다.

TODO

• @GuSangmo 연동
• @gyuboone 연동
• @byj9402 연동
• @byeol5832 연동
• @yj9404 연동