KFold

[ijjustinKim]

객체 수 상관 없이, 이미지만 가지고 5fold로 나눠서 진행했습니다.

• Model : dlv3p resnext101 32x16d
• Augmentation : ranromroate90, horizontal_flip
• loss function : cross entropy
• optimizer : adam
• learning rate : 1e-05
• batch size : 8
• mIoU3 3번 연속으로 떨어지면 학습 중지

우선 kfold 안한 모델

saved epoch	loss	val_loss	mIoU1	mIoU2	mIoU3	LB
11	0.0913	0.2275	0.5358	0.6246	0.6570	0.6497

동일한 모델 이미지별로 kfold

k	saved epoch	loss	val_loss	mIoU1	mIoU2	mIoU3
1	8	0.3206	0.3427	0.5010	0.4965	0.0.5923
2	11	0.1423	0.2380	0.5392	0.5865	0.6482
3	14	0.3208	0.1942	0.5062	0.4998	0.6535
4	15	0.1631	0.1946	0.5132	0.5161	0.6389
5	7	0.2697	0.4664	0.4708	0.4610	0.5678

kfold LB: 0.6820

객체 수, class 수 감안 안하고 image 별로만 kfold 했을시 0.0323의 LB 향상이 있었습니다.

kfold를 사용할때는 mIoU3가 5번 연속으로 떨어지면 학습을 중지하였습니다. 나머지는 모두 같습니다.

[HyeonJin-A]

pseudo 데이터 사용 안하신 건가요???

[ijjustinKim]

아뇨 아직 사용 안했습니다.