이전에 inference했던 csv 파일과 Flip(NoOp, Horizon, Vertical)을 적용한 csv 파일을 비교해봤는데 똑같은 것을 보면,
현재 Flip이 제대로 안되고 있는 것 같습니다. 참고해주세요.
Scale 관점에서도 성능이 무지막지하게 하락하는 경우가 있었는데 이는 Resize 후 Pad를 하는 부분에서 기인한 것으로 보입니다. 즉 Pad를 적용함으로써, 원래 이미지에서는 배경으로 인식했을 것들을 Paper 등의 객체로 인식하는 것으로 생각됩니다. 말로 전달하기는 조금 어려운 감이 있어서 내일 데일리스크럼에서 간단하게 다시 말씀드리겠습니다.
좌측 사진 : Resize > Pad
우측 사진 : Resize
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[ ] 105~131줄 코드를 계속 수정해주셔야 합니다.. 참고해주세요
[ ] 이전에 size 256은 하지 말라고 했었는데, Pad를 삭제한 이후로는 어떤 양상을 보일지 잘 모르겠습니다.
[ ] 제출해보지는 않았지만, 전체적으로 하나의 이미지에 존재하는 클래스의 수가 적어진 것 같고, 하나의 mask가 차지하는 영역이 넓어진 것 같습니다.
What is this PR?
torch inference.py 에 TTA를 적용한 코드입니다.
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