mmdetection/tools
make_fold_annotation.py : make k annontation files(train, val)
train_cv.py : train with k fold
inference_cv.py : inference with k times and ensemble all fold result
make_fold_annotation.py 돌려서 annotation file 만들기
--annotations 인자는 부캠에서 준 원래 train.json 파일 위치 지정해주세요
train_cv.py 로 학습 돌리기
wandb 는 각 fold마다 하나씩 총 k=3개가 만들어져요
inference.py 로 각 폴드별 best pth로 csv 파일 만든 후 앙상블, 앙상블은 nms 입니다.
mmdetection/tools make_fold_annotation.py : make k annontation files(train, val) train_cv.py : train with k fold inference_cv.py : inference with k times and ensemble all fold result
make_fold_annotation.py 돌려서 annotation file 만들기 --annotations 인자는 부캠에서 준 원래 train.json 파일 위치 지정해주세요
train_cv.py 로 학습 돌리기 wandb 는 각 fold마다 하나씩 총 k=3개가 만들어져요
inference.py 로 각 폴드별 best pth로 csv 파일 만든 후 앙상블, 앙상블은 nms 입니다.
resolve #7