분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
Keypoint R-CNN test 적용 결과
안녕하세요
혹시 저처럼
key point R-CNN 모델을 학습 시키고 test set에 적용 했을때 이미지에 따라 output이
null 값으로 출력 되시는 분 계신가요?
제 추측으로는 Albumentations 기법들 적용 하면서 생긴 문제 같은데
Colab으로 돌리다 보니깐 일일 할당량 때문에 직접 문제 확인이 힘드네요ㅠㅠ
-Insight
몽실이님 말처럼 적절한 augmentations 기법들의 적용은 중요한거 같습니다. 아래의 albumentations 공식 홈페이지에는 target에
따른 적절한 기법에 대한 것들을 확인 할 수 있습니다.(물론, 적절한 기법이라도 대회 이미지에 적용해보면 맞는 것들을 찾아야 될꺼 같습니다)
(https://albumentations.ai/docs/getting_started/transforms_and_targets/)
또한, key point r-cnn 모델의 backbone을 변경 하는 방식으로 예측률이 좋은 backbone을 찾는 것도 한가지 방법 같습니다.
아무래도 좀 더 헤비한 모델을 사용하는 경우에는 colab 환경에서 돌리기에는 할당된 시간이 부족한것 같습니다 ㅠㅠ
(ex) mobilenet -> resnet or densenet etc..)
이외에도 여러 다양한 방법들이 있는 만큼 구글링을 통해 여러 방법들을 찾고 있습니다.(stochastic weight averaging 등)
혹시 코드 공유에 있던 코드 사용하신거면 저도 동일한 문제를 겪었었는데 학습을 더 하거나 다시하니까 해결 됬었습니다!
이후에도 결과 값을 확인하다 null값이 보이면 이전 제출의 값들을 채워 넣는 식으로 진행했습니다. 저도 관련 내용들을 찾아보는 중인데 혹시 찾으시면 댓글 달아주시면 감사하겠습니다!
저도 비슷하게 해결했어요!
저는 output 중에 값들이 null 값인 데이터 포인트의 인덱스를 찾고 사진이 비슷한 값들로 대체 하는 형식이에요
저는 Keypoint R-CNN을 사용하지는 않았지만, 혹시 Albumentation을 사용하셨는데 문제가 생기신거라면 이부분도 확인해보시면 좋을 것 같습니다.
A.KeypointParams(format='xy', remove_invisible=False)에서 remove_invisible이 말그대로 변환으로 인해 안보이는 좌표들은 아예 좌표를 주지않는 것을 의미합니다. 해당 parameter의 값을 default로 해놓거나 true로 하신다면 이 대회에서는 오류가 날 수 있을 것 같네요!
저도 비슷한 문제가 있었습니다. 혹시 1600개 중에 몇개 정도 null 값으로 발생하셨나요? (저는 평균적으로 1~2개 정도 발생했습니다. 이전 제출값을 채워넣긴했는데 뭔가 찝찝하네요.)
저는 3 ~ 4개 정도 발생하네요. Albumentation 기법 적용 하면서 조금씩 바뀌는거 같아요
Keypoint R-CNN에 백본을 바꾸고 어그멘테이션을 추가하셔도 모형이 가지고 있는 헤드의 한계 때문에 성능이 더 올라가긴 힘드실 겁니다. 최신 모형으로 변경해보시는 걸 추천합니다~
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
개인적인 생각으로는 keypointrcnn은 object classification(background, human), bbox, keypoint를 모두 다루게 되서 적절한 학습이 잘 되지 않는 것 같아요. 오히려 학습을 위해서는 albumnetation을 적절히 활용해서 어그멘테이션이 필요하지 않나 싶습니다.