통합 AutoNN : ResNet 기능 통합

[HyunwooCho]

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PR전 아래 사항을 확인하였는지 체크하시고 PR 생성 바랍니다.

• [X] 자신의 브랜치로 main 브랜치 최신 내용 반영후 동작 테스트 완료
• [X] 다른 작업자의 폴더내 파일 수정하지 않음.
• [X] docker-compose.yml 수정한 경우, 수정에 따른 영향 평가

관련 이슈

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PR 반영 브랜치

ETRI-tenace-AutoNN

변경 사항

• 기존의 autonn/resnet으로 있던 classification 기능을 통합
  • 기존 resnet-cifar10.py의 resnet 모델은 resnet-c로 명명
    • Chest X-ray 처럼 클래스가 10개 미만인 경우에 선택됨
  • torchvision의 resnet 모델은 그대로 resnet으로 명명
    • ImageNet 처럼 클래스가 10개 이상인 경우에 선택됨

    "resnet": {
        "cloud": "152",
        "k8s": "101",
        "k8sjetsonnano": "101",
        "pcweb": "50",
        "pc": "50",
        "jetsonagxorin": "34",
        "jetsonagxxavier": "34",
        "jetsonnano": "34",
        "galaxys22": "18",
        "odroidn2": "18",
    },
    "resnetc": {
        "cloud": "200",
        "k8s": "152",
        "k8sjetsonnano": "110",
        "pcweb": "56",
        "pc": "56",
        "jetsonagxorin": "44",
        "jetsonagxxavier": "44",
        "jetsonnano": "44",
        "galaxys22": "32",
        "odroidn2": "20",
    },

테스트 결과

• Chest X-ray와 같이 흑백 데이터(channel = 1)인 경우가 발생
  • 기존의 dataset.yaml 파일에 채널 정보를 넣도록 수정해야 함(Project Manager 수정 필요)
• 기존 Detection 동작 확인
• Classification 동작 확인
  • 단, 로그 시각화가 detection 위주로 되어 있어서 수정 필요

[HyunwooCho]

Build error, withdraw PR

[HyunwooCho]

It must be mixed up. No build errors. PR again

[SDE-AI-00]

178번 yaml 파일 내용 확인하였습니다.