병변 검출 AI 경진대회

안녕하세요. golden 팀 입니다. 

사용한 방법에 대한 내용은 아래와 같습니다.
1. Models
  - 1st: CNN-based (cascade_rcnn_cbv2d1_r2_101_mdconv_fpn_20e_fp16_ms400-1400_giou_4conv1f_coco.py)
  - 2nd: Transformer-based (cascade_mask_rcnn_cbv2_swin_small_patch4_window7_mstrain_400-1400_adamw_3x_coco.py)
2. 5-fold data split
  - fold0 데이터에 대해서 N epoch 학습 후 생성된 모델을 다른 fold 학습 시 pre-trained 모델로 사용.
3. 학습 (모든 fold에 아래 적용)
  - Augmentation 설정
  - Cutout 설정
  - Resize (320~576)
4. Ensemble
  - 1st_fold1, 1st_fold2, 1st_fold3, 1st_fold4, 2nd_fold1, 2nd_fold2

해당 소스는 다음 github 에서 확인해 주세요.
https://github.com/ace19-dev/CBNetV2