Discussion: https://dacon.io/competitions/official/235855/overview/description
사용한 모델
- Faster_RCNN
- DetectoRS
- CenterNet
submissions
- Faster_RCNN의 결과와 DetectoRS의 결과와 CenterNet의 결과를 앙상블한 submission 결과 mAP 0.70125
모델 훈련 환경
- CPU Intel(R) Core(TM) i7-4790K 4.00GHz
- GPU RTX 3060 12GB
- python 3.8.11
- mmdetection 2.18.0
- mmcv 1.3.11
- torch 1.9.0+cu111
- ensemble_boxes 1.0.7
- cuda 10.1
모델 학습 단계
- 1단계: 학습데이터 시각화
- 2단계: 원본 데이터 셋 분포와 동일한 분포를 갖게끔 데이터 셋 분할
- 3단계: json 파일들을 Coco Format Json 파일로 컨버트
- 4단계: 모델 학습
- 5단계: 각 모델의 inference 진행
- 6단계: 각 모델의 inference 결과를 앙상블 실행