search

boostcampaitech3 / level2-data-annotation_cv-level2-cv-17

[2022.04.14 ~ 2022.04.21] OCR Text Detection Competition - 부스트캠프 AI Tech 3기
1 stars 1 forks source link

[Augmentation 전략] #34

Open Dongwoo-Im opened 2 years ago

Dongwoo-Im commented 2 years ago

예시

Train Valid Augmentation 추가 변경사항 결과 : wandb link

Albumenation Augmentation List

Dongwoo-Im commented 2 years ago

현재 실험 공유드립니다. Train : ICDAR19 ALL + AIHUB sample Valid : ICDAR17 Ko Augmentation 이미지 첨부하였으며, wandb에서 이미지 aug 대충은 확인 가능하실 거에요. 실험 결과 exp39 https://wandb.ai/mg_generation/data_annotation_dongwoo?workspace=user-idw960510 epoch 30 CV : f1 0.6097 | recall 0.5756 | precision 0.6833 LB : f1 0.5579 | recall 0.4521 | precision 0.7286 image

seonahmin commented 2 years ago

Train : ICDAR19 Valid : ICDAR17_Korean Augmentation : GaussNoise, ChannelShuffle, CLAHE, Emboss Sharpen, ColorJitter, default_geoaug(crop, rotate 등등) 추가 변경 사항 : Scheduler - ReduceLRPlateau sweep실험은 위의 실험 성능이 안 나오면 그때 중단하고 시도해보고 싶습니당

hyoseok1223 commented 2 years ago

Train : ICDAR19(no korean) + AIHUB Outside Signboard + AIHUB Outside Bookcover Valid : ICDAR19 (only korean) Augmentation : Base Augemntation 실험 결과 exp17: https://wandb.ai/mg_generation/data_annotation_hyo/runs/22spaosw?workspace=user-hyoseok

25epoch기준 LB 결과 0.33

Dongwoo-Im commented 2 years ago

Train : ICDAR17/valid_notko (1587) Valid : ICDAR17/valid_ko (97) Train Aug : (ColorJitter,RandomBrightnessContrast) + (ChannelShuffle, RGBShift) + (InvertImg, Equalize, Solarize) + (Emboss, Sharpen) + (GaussianBlur, GaussNoise) + Normalize Valid Aug : Composed (resize, normalize) 특이사항 : dataset.py crop_img count 1000 >> 1500 이전 실험 결과가 생각만큼 잘 안나와서 epoch20 기준 lr_sheduler 3가지 비교해보려고 합니다. exp41 : multistep exp42 : reduce exp43 : cosign

baekkr95 commented 2 years ago

Train : ICDAR17_valid_cv Valid : ICDAR17_Korean Augmentation : (Posterize, ToGray, ToSepia), (Emboss, Sharpen), (GaussNoise, ISONoise, MultiplicativeNoise) 특이사항 : dataset.py의 image_size 함수를 건드려서 multi-scale training을 먼저 시도해보고, augmentation을 진행하겠습니다

omocomo commented 2 years ago

Train : ICDAR19 Valid : ICDAR17_Korean Augmentation : base 우선 아래와 같이 augmentation 없이 sweep 진행하고 있고 결과를 보면서 중간중간 수정해 돌려보려고 합니다. image