디텍션 문제는 처음 접해보면서 어떻게 공부해야할지 막막했는데, 우주대마왕님이 공유해주신 코드를 보고 rcnn부터 하나씩 봐가면서 공부해서 점점 스코어를 높일 수 있었습니다. 감사합니다.

[수정]
HRNet pretrained weights:
* https://drive.google.com/file/d/1UoJhTtjHNByZSm96W3yFTfU5upJnsKiS/view?usp=sharing
학습 전에 `networks\models\pose_hrnet_w48_384x288.pth`에 위치시켜주세요.

[학습]

1. HRNet 기반 Pose_HRNet Model 학습
2. EfficientDet 학습
3. learning rate scheduler: ReduceLROnPlateau 사용
4. Optimizer: AdamW, initial lr = 1e-4
5. HRNet만 5fold cross validation
6. Loss: Cross Entropy

[전처리]

- crop / resize
- normalization
- cutoff
- scale/rotation/shift
- random brightness / gamma / contrast

[후처리]

1. multi-scale / multiple-rotation / multiple-gamma test
2. rescale heatmap
3. heatmap to keypoint conversion
4. keypoint ensemble

대부분의 코드는 `*.py`파일들로 작성되었습니다. py파일들끼리 서로 불러오는 과정을 하나의 노트북에 억지로 합치다보니 어색하거나 실행에 문제가 있는 점이 있을 수 있습니다.  
가급적이면 압축된 소스코드들을 README.md 파일에 따라서 실행해주시는 편이 좋을 것 같습니다.

소스코드 Zip: https://drive.google.com/drive/folders/1ylLFhHw2yNouyhmP51vVfMc97vHLZjtb?usp=sharing