[PUBLIC 11th 0.98227] yolov8 ensemble

합성데이터 기반 객체 탐지 AI 경진대회

2023.06.19 09:57 3,328 Views

저는 yolov8만을 이용해서 대회에 참가했습니다. 시간이 있었으면 swin 모델도 좀 돌려서 성능을 올렸을텐데 아쉽네요.

사용모델은 총 11개입니다.

image size 3072 1개

image size 2560 2개 다른 seed 사용

image size 1600 8개 다른 seed 사용

일반적으로 image size를 키울 수록 batch size를 키울수록 모델의 성능은 증가합니다. image size 3072의 경우 단일모델로 0.92 정도의 성능이 나왔습니다.

다들 고생하셨습니다.

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잠만보만보

2023.06.19 10:02

고생 많으셨습니다 :D YOLOv8 Ensemble 코드 공유해주실 수 있을까요 ?
Vision Task 를 처음 접했는데 Ensemble을 적용하기가 어려웠어서 학습에 참고 하고자 합니다 !

느아

2023.06.19 10:20

작년에 있었던 detection 대회 코드를 참고해서 사용하였습니다.
github 링크 달아드릴게요.
https://github.com/MAILAB-Yonsei/capsule_endoscopy_detection

잠만보만보

2023.06.19 10:23

느아님 답변 감사합니다 :D
덕분에 궁금했던 것들이 해소되었네요.
좋은 하루 보내세요 !

McNuggetSet

2023.06.19 10:23

수고하셨습니다!
궁금한게 있는데, 일반적으로 batch size를 키울수록 모델 성능이 유의미하게 증가할까요??
저는 그냥 학습속도에만 영향이 있다 정도로만 생각하고 사용하고 있었던지라 ㅠ

느아

2023.06.19 10:33

유의미할정도로 증가할지는 잘 모르겠습니다. 근데 너무 작게 하는 것은 문제가 있을 것 같긴합니다.
yolov5 공식문서에 가면 batchsize를 최대한 키우라는 말이 있습니다. 링크 첨부해드려요.
https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/tips_for_best_training_results/#model-selection

McNuggetSet

2023.06.19 11:56

앗 답변 감사합니다! :-)
혹시 학습에 사용하신 그래픽카드가 어떻게 되시나요??

느아

2023.06.19 13:03

google cloud platform에서 a100 40gb 4개 빌려서 사용했습니다.