Pseudo Labeling 시도

[minakusi]

세부 설명

test set에 지금까지의 best submit csv파일로 labeling을 한 후, train set에 test 파일도 같이 넣어 훈련을 해보자.

해야 하는 것

• [x] best.csv 파일을 coco-format의 json 파일로 변환
• [ ] pseudo labeling한 json파일을 가지고 다시 train을 돌려 성능을 본다.

목표

• pseudo labeling을 사용하여 성능을 올려 최종 3등을 노리자

[minakusi]

한 prediction string에서 confidence score 상위 10개를 뽑아서 annotation을 생성했다.

이런 구린 annotation을 가진 test set을 넣어줘 봤자 성능이 더 나빠지는 것 아닐까..? 카테고리 별로 뽑아보는 방법도 생각해봐야겠다.

이렇게 구린 건 파일 만들 때 실수한 게 있어서 그랬다..

[minakusi]

아니면 confindence score bound로 자르고, bbox가 없는 이미지는 빼버리고,,,