[feat] 모델 예측 시각화 기능 추가

[agwmon]

개요

10 에 관련 자세한 내용 작성하였습니다!

사용 방법

이전과 마찬가지로 ipynb 형태로 제작하였고, 상단에 model config & checkpoint 입력하시면 됩니다. trainset inference 단계에서 swin L 기준 5분 정도 소요됩니다.

사용은 vis_tool(mode, index)로 사용하시면 됩니다. (mode: "train", "val", "test") pixel_score는 제가 임의로 만든 background 제외 정답 픽셀 비율 성능 지표입니다.

[Devlee247]

ipynb 형태로 inference 과정까지 진행하는 기능 추가하였습니다. utils/pred_vis에 이전처럼 모델 config & checkpoint만 입력하시고, 순서대로 진행하시면 됩니다. train inference 단계에서 swinL 기준 5~6분 소요됩니다.

vis_tool(mode, index) 형태로 사용하시면 됩니다. (mode: train, test, val)

pixel_score는 제가 임의로 만든 background를 제외한 정답 픽셀 비율을 의미하는 성능 지표입니다. mask 덧붙여진 이미지가 보기 불편하시면 vis_tool 함수에서 opacity(투명도) 조정하시면 됩니다!

감사합니다! 코드 확인해보니 mode를 "train"이나 "val"로 하면 GT까지 같이 나오는 걸로 보이네요. 수고 하셨습니다 ㅎㅎ

[TaehaKim-Kor]

확인했습니다. 수고하셨습니다.