[Feat] 갓도 라벨링

[tjrudrnr2]

What?

pseudo labeling을 이용한 전체적인 모델 성능 향상

How?

.csv에 픽셀별로 클래스가 나오니까 1~10 값인 좌표를 .json으로 저장 더 좋은 아이디어 구인구직합니다. 같이 해보셔도 좋고..

Futher

pseudo labeling + train 학습 결과 => 얘를 또 pseudo labeling 이런 식으로 반복적으로 성능 실험 예정

[tjrudrnr2]

.csv의 PredictionString을 256x256로 reshape => Image로 변환하면 멀쩡한데 걔를 coco포멧으로 pseudo.json 생성하고 plastic_bag_visualization.py로 시각화하면 이상함.

[tjrudrnr2]

일단 그대로 kfold 생성 후 baseline.ipynb로 학습 시켰더니

train(num_epochs, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, saved_dir, val_every, device)

에서 Exception: input type is not supported.에러 발생

[jeongjae96]

저도 도전해보겠습니다~

[jeongjae96]

혹시 코드 참고할 수 있을까요? 경국님 feat 브랜치에 올려주시면 저도 참고해서 해보겠습니다!

[tjrudrnr2]

seo/model의 data 밑에 올렸습니다

[jeongjae96]

Todo

• [x] 구현한 코드 정리해서 깃에 올리기

[jeongjae96]

Todo

• [ ] mmseg에서 바로 사용할 수 있는 코드로 구현하기