분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
Barcelona팀, Private 3위, Private 점수: 0.82661, 앙상블
다들 대회 참여하느라 고생하셨습니다.
YoloV5와 MMDetection 두 개의 Framework를 사용하여 코드가 너무 많아 shell 파일 위주로 작성하였습니다.
자세한 코드는 Github를 통해 확인해주시면 감사하겠습니다. 그리고 문의사항이나 코드 오류가 있으면 편하게 말씀해주세요.
Github url: https://github.com/wooseok-shin/Lesion-Detection-3rd-place-solution
화이팅입니다~ ㅎㅎ
안녕하세요 좋은 코드 감사합니다.
혹시 tta를 적용할지 안 할지는 yolov5, mmdetection 각각에서 어떤 코드가 제어하는지 여쭈어 봐도 될까요?
YoloV5는 python detect.py 에서 --augment 라는 인자를 넣어주면 True가 되면서 TTA가 실행됩니다.
mmdetection은 제 github에서 보시면 mmdet_configs라는 폴더에 각 모델의 Config py 파일이 있는데 centernet을 기준으로하면 exp8_~~.py 파일에서 test_pipeline에서 flip인자를 True로 주시면 됩니다. 그리고 type에 MultiScaleFlipAug라고 되어있는데, img_scale=[(1333, 400), (1333, 800)] 라는 식으로 인자값을 주면 해당 값들을 기준으로 Multi-scale 이미지 사이즈 TTA를 수행합니다.
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile', to_float32=True),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
scale_factor=1.0,
flip=False, # <-- True=TTA
transforms=[
.....
아 그렇군요 감사합니다.
안녕하세요!!
좋은 정보 공유해주셔서 많이 배웁니다.
제가 굉장히 인공지능초보자로 차근차근 해보고 있는데요, 이 과정 진행하실때 혹시 하드웨어 환경, gpu 가 무엇이였을까요?
mmdet tool의 bash 사용 하실때는 gpu 옵션을 1로 두신거 같은데 제가 이해한게 맞을지요?
네, 제대로 이해하신게 맞습니다!
CPU는 AMD Ryzen 3950이고, GPU는 RTX 3090를 사용했습니다.
제가 총 학습에 사용한 컴퓨터는 2대였고, 각 컴퓨터에 3090 gpu가 하나씩있어서 gpu 개수 옵션을 1로 하여 Single gpu 학습을 하였습니다!
친절한 답변 감사드립니다!!! 많이 배웁니다.
사용하신 모델 같은 경우는 Anchor Free인가요?
답변이 너무 늦었습니다.
여러 모델 중 centernet 계열만 Anchor Free 모델입니다.
다양한 특성을 지닌 모델을 앙상블 하기 위하여 Anchor-based와 Anchor free 모델을 섞어주었습니다.
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
직업정보제공사업 신고번호: J1204020250004
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io |
전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
자극 받고 갑니다 바셀님