[05.01] 현진

[HyeonJin-A]

classMix Weight실험

모델	size	mix_rate	epoch	loss	val_loss	mIoU1	mIoU2	mIoU3	LB score
DLV3+, resnext50[swsl]	256	0.5	18	0.146	0.426	0.438	0.524	0.571	-
"	"	1.0	20,21,23	0.	0.	0.	0.	0.	0.5809

데이터가 부족한 클래스 5개만 가중치를 부여하여 classMix실험. 애초에 부족해서 많은 이미지에 적용되진 않았음

rate0.5보다 rate1.0이 더 좋은 validation 스코어를 보여서,

각 miou가 가장 높은 epoch 3개를 앙상블. 점수가 크게 하락함

classMix는 관두고 cutmix로 방향 조정

리더보드 갱신 및 TTA

모델	size	Aug	epoch	loss	val_loss	mIoU1	mIoU2	mIoU3	LB score
DLV3+, resnext101x16d[swsl]	512	rotateFlip	19	0.153	0.329	0.521	0.612	0.643	0.6419
" + TTA	512	rotateFlip	19	0.153	0.329	0.521	0.612	0.643	0.6521

Flip만 적용하여 TTA 실험

예상 외로 너무 높은 스코어 향상이 있었는데, public 스코어인 점을 간과하지 말아야함.

scheduler 약간 수정

계속 18~21epoch 사이에서 최고 스코어가 나오길래

CosineAnnealingWarmUpRestarts(optimizer, T_0=20, eta_max=LR_max, T_up=2, gamma=0.5)는 그대로 사용하고

21epoch부터 scheduler.step()을 중지해보았다.

테스트 중