BBox 를 활용하여 object detection task 로 만들어주고 모델에서 backbone 만 빼서 저희대회 데이터에 다시 finetuning 할 생각을 하고 있습니다.

이렇게 하면 Bbox 를 통해 모델이 주목해야 할 곳을 가이드해주는 효과가 있을거라 기대합니다.

아래는 기본제공 모델(Resnet50 backbone + fasterrcnn+ fpn) 의 결과인데, SOTA 모델 활용 + downstream task 에서의 결과가 잘 나오면 정리해서 한 번 더 올리도록 하겠습니다.

이번에 이렇게 글을 올린 것은 혹시 저와 비슷한 접근을 하시는 분들이 계시다면 의견을 여쭙고 싶어서입니다.

mmdetection 을 사용해 작업을 진행하는데, 최신 모델들은 전부 maskrcnn config 를 제공해서 저희 task 에 사용을 못하는 점이 아쉽습니다.

제가 사용하고 싶은 모델인 ConvNext 모델도 maskrcnn config 만 제공합니다.

제가 object detection 에 대해 잘 몰라서 그런데, 혹시 maskrcnn 모델도 저희 task 에 활용할 수 있을까요..?

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하.. 아직은 별로 효과가 없네요..