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(04.29, dongwoo) Unet test, DLV3 resnext50 with aug
ddooom edited this page Apr 29, 2021
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17 revisions
| 모델 | 배치 | 시드 | time/epoch | epoch | loss | train_loss | val_loss | val_mIoU | LB score | config |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Efficientnet Unet | 16 | 7 | 83s | 22 | CrossEntropy | 0.133 | 0.384 | 0.373 | 0.4499 | config01 |
| Resnext50 Unet | 16 | 7 | 67s | 9 | 0.157 | CrossEntropy | 0.372 | 0.371 | 0.4679 | config02 |
Unet은 성능이 떨어진다.
| 모델 | 배치 | 시드 | time/epoch | epoch | loss | train_loss | val_loss | val_mIoU | LB score | config |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DLV3+ Resnext50 | 8 | 7 | 103s | 16 | IoU+CE | 0.681 | 0.425 | 0.419 | 0.5756 | config03 |
현진님의 best model에서 augmentation만 추가했습니다.
aug 결과 성능이 살짝 좋아졌네요. 512*512 size로 학습하면 더 좋아질 듯
used aug
- config03 : HorizontalFlip, ShiftScaleRotate, RandomBrightnessContrast, GaussNoise
- config04 : HorizontalFlip, ShiftScaleRotate
- config05 : RandomBrightnessContrast, GaussNoise
- config06 : normalize
(04,05,06은 내일 제출할겠습니다.)
다른 hyperparameter는 제 branch의 config 폴더에서 확인하실 수 있습니다.