Add: 모델 config 추가(retinanet, cascade(swin), pseudo)

[faye-1221]

🔍 Background

모델 실험을 했습니다. 해당 config 파일들을 업로드 합니다.

📌 Description

• retinanet

  • 기본세팅의 mAP50은 0.3372으로 나왔습니다.
  • backbone: swin, optimizer: AdamW로 했을 때 mAP50이 0.4577으로 상승한 것을 확인했습니다.
  • 다른 모델에 비해 성능이 낮았습니다.

• cascade(단일)

  • 혜나님이 확인한 기본세팅의 mAP50은 0.5142으로 나왔습니다.
  • backbone이 swin인 경우 잘 detect하는 것 같아서 변경해서 진행해봤을 때 0.5266으로 조금이나마 상승한 것을 확인했습니다.

• cascade(kfold 앙상블)

  • 혜나님이 확인한 기본세팅의 mAP50은 0.5616으로 나왔습니다. (kfold 1, 2, 3, 4, 5)
  • backbone이 swin인 경우 0.5655로 조금이나마 상승한 것을 확인했습니다. (kfold 3, 4, 5)

• cascade(swin) pseudo

  • 당시 mAP가 가장 높았던 dino kfold(2, 3, 4) cascade kfold(all) 앙상블 한 것으로 test 셋에 대해 pseudo-labeling하였습니다.
  • trian set에 pseudo data를 추가하는 것이 일반적이지만 모델을 돌릴 수 있는 시간이 부족해서 cascade(swin)에 이어서 pseudo 데이터를 학습하는 방식으로 진행했습니다.
  • cascade swin(kfold 3, 4, 5): 0.5655
  • cascade swin pseudo(kfold 4, 5): 0.5702
  • kfold3이 빠져 제대로 비교하기는 힘들지만 상승한 것으로 확인됩니다. 하지만 다른 모델과 앙상블을 했을 때 떨어져서 제외시켰습니다.

✅ CheckList

• [x] 테스트를 완료했습니다.

📁 Reference

[관련 자료, 스크린샷, 또는 기타 파일이 있으면 첨부해주세요.]

📎 ETC

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