김준철의 실험 일지

Day 1

2021.04.26

• Segmentation Model Survey논문 정리 및 방향성 제시

• 현재 Sota논문 Rethinking Pre-training and Self-training 정리

Trials	mloU	Augmentation	Model
1(v01)	0.29/	-	FCN8s

• v01 실험 batch : 16 lr = 1e-4

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2021.04.27

FocalLoss 논문 Focal Loss for Dense Object Detection 정리

Trials	mloU	Augmentation	Model
1(v02)	0.35/	-	EMANet

• v02 실험
  batch : 4
  num_epochs = 20
  lr = 1e-6
  SEED = 21
  weight_decay = 1e-6
  input_size = 512

EMANet 512이미지 사이즈 20epoch validation score 0.35까지 꾸준하게 올랐다. -> 40 epoch정도로 확인 해 볼 예정

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2021.04.27

FocalLoss 논문 Focal Loss for Dense Object Detection 정리

Trials	mloU	Augmentation	Model
1(v03)	0.48/0.612	-	EMANet
2(v04)	0.	-	EMANet

• v03 실험 batch : 4
  num_epochs = 60
  lr = 1e-6
  SEED = 21
  weight_decay = 1e-6
  input_size = 512

• v04 실험 batch : 4
  num_epochs = 40
  lr = 5e-5
  SEED = 21
  weight_decay = 1e-6
  input_size = 512

learning_rate가 높은 경우에 loss값은 빠르게 줄지만 mIoU는 잘 오르지 않는 현상이 발생

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