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2 months ago 리뷰어 가이드 by Sourcery
이 풀 리퀘스트는 새로운 ImageClassDataset 클래스를 구현하고 기존 트레이너를 수정하여 사전 훈련과 미세 조정을 지원하는 두 단계 훈련 프로세스를 지원합니다. 변경 사항은 이미지 분류 작업에서 모델의 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.
파일 수준 변경 사항
| 변경 사항 | 세부 사항 | 파일 |
|---|---|---|
| 새로운 ImageClassDataset 클래스 구현 |
|
cosas/datasets.py |
| 두 단계 훈련 프로세스를 지원하도록 트레이너 수정 |
|
cosas/trainer.py |
| 빠른-느린 접근 방식으로 훈련하기 위한 새로운 스크립트 추가 |
|
experiments/train_fastslow.py |
팁
- 풀 리퀘스트에 `@sourcery-ai review`라고 댓글을 달아 새로운 Sourcery 리뷰를 트리거하세요. - 리뷰 댓글에 직접 답장하여 Sourcery와의 논의를 계속할 수 있습니다. - [대시보드](https://app.sourcery.ai)에 접속하여 언제든지 리뷰 설정을 변경할 수 있습니다: - Sourcery가 생성한 풀 리퀘스트 요약 또는 리뷰어 가이드를 활성화하거나 비활성화; - 리뷰 언어 변경; - 질문이나 피드백이 있으면 언제든지 [문의](mailto:support@sourcery.ai)할 수 있습니다.Original review guide in English
## Reviewer's Guide by Sourcery This pull request implements a new ImageClassDataset class and modifies the existing trainer to support a two-stage training process: pretraining and fine-tuning. The changes focus on improving the model's performance on image classification tasks. ### File-Level Changes | Change | Details | Files | | ------ | ------- | ----- | | Implemented a new ImageClassDataset class |- Added methods for data augmentation including _maskout, _paste, and _cutpaste
- Implemented _preaug method for pre-augmentation of the dataset
- Added support for multiple patch sizes and image sizes
- Updated run_epoch method to handle the new dataset structure
- Modified the train method to include save_plot parameter
- Removed update_step logic from run_epoch
- Implemented functions for pretraining and fine-tuning
- Added support for various data augmentation techniques
- Implemented k-fold cross-validation for training
- Added MLflow logging for experiment tracking
Sourcery에 의한 요약
사전 증강을 통한 이미지 분류를 위한 새로운
ImageClassDataset클래스를 추가하고, 모델 훈련 및 미세 조정을 위한 새로운 실험 스크립트train_fastslow.py를 도입합니다. 추가적인 모델 출력을 처리하고 손실 계산을 조정하기 위해run_epoch함수를 수정하여 훈련 과정을 향상시킵니다.새로운 기능:
ImageClassDataset을 도입합니다.train_fastslow.py를 추가합니다.향상된 기능:
trainer.py의run_epoch함수를 수정합니다.trainer.py의train함수에save_plot매개변수를 추가합니다.Original summary in English
## Summary by Sourcery Add a new `ImageClassDataset` class for image classification with pre-augmentation, and introduce a new experiment script `train_fastslow.py` for model training and fine-tuning. Enhance the training process by modifying the `run_epoch` function to handle additional model outputs and adjust the loss calculation. New Features: - Introduce a new dataset class `ImageClassDataset` for handling image classification tasks with pre-augmentation capabilities. - Add a new experiment script `train_fastslow.py` for training and fine-tuning models using a fast-slow training strategy. Enhancements: - Modify the `run_epoch` function in `trainer.py` to handle additional outputs from the model and adjust the loss calculation accordingly. - Add a `save_plot` parameter to the `train` function in `trainer.py` to optionally save plots during training.