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Cascade RCNN 구조 사용 Backbone : SwinTransformer large patch4_window7_224
ms train : (512, 512), (608, 608), (704, 704), (736, 736), (832, 832), (864, 864), (960, 960), (992, 992), (1056, 1056), (1088, 1088), (1152, 1152), (1184, 1184), (1248, 1248), (1280, 1280), ms test : [(512, 512), (1024, 1024), (1536, 1536)]
mAP epoch 9 : 0.6074 epoch 17 : 0.6279
추론 : 이미지 분류와 다르게 객체 검출은 학습을 오래해서 학습량이 많을 수록 좋은 성능을 보인다고 생각됨
세부 설명
Cascade RCNN 구조 사용 Backbone : SwinTransformer large patch4_window7_224
ms train : (512, 512), (608, 608), (704, 704), (736, 736), (832, 832), (864, 864), (960, 960), (992, 992), (1056, 1056), (1088, 1088), (1152, 1152), (1184, 1184), (1248, 1248), (1280, 1280), ms test : [(512, 512), (1024, 1024), (1536, 1536)]
mAP epoch 9 : 0.6074 epoch 17 : 0.6279
추론 : 이미지 분류와 다르게 객체 검출은 학습을 오래해서 학습량이 많을 수록 좋은 성능을 보인다고 생각됨