합성데이터 기반 객체 탐지 AI 경진대회

안녕하세요.

저희 팀은 object detection 관련 대회를 처음 참가하게 되어 부족한 것이 많았지만 계속 배워가며 대회에 참여하게 되었습니다.

우선, filot님께서 올려주신 Yolo v8 코드를 참고하여 학습하였으며 filot님께 진심으로 감사드립니다.

저희 팀은 Yolo v8 모델에서 learning rate와 augment를 중심으로 실험을 하였습니다.
성능 개선에 영향을 미친 파라미터를 보면 learning rate, optimizer, mixup, cos_lr 정도였던 것 같습니다.
저희 팀은 코랩 환경에서 gpu T4로 모델을 학습하여 batch size나 image size에 대한 실험 제약은 조금 있었습니다.

저희 팀은 epoch 50을 기준으로 더 학습시킬 수록 과적합이 일어난다 판단하였는데
epoch 200을 하신 다른 분들의 코드를 보니 epoch 50 기준이 아니라는 것을 판단하였습니다.

이번 대회를 통해 부족한 점을 많이 알게되고 많은 것을 배워가게 되어 감사드립니다!