Ensemble을 하면 noramalize가 안 되는 문제

[nOctaveLay]

🐞 버그 설명 (Bug Description) python3 ensemble.py를 하면 다양한 앙상블이 나오는데, 이 앙상블의 결과를 normalize 하기 위해 image_size로 나누면 1 이상의 값이 나온다.

🔄 재현 단계 (Reproduction Steps)

1. python3 ensemble.py
2. python3 ensemble.py
   • 이 때 반드시 python ensemble.py로 만들어진 weighted_boxes_fusion_result.csv가 output directory안에 있어야 한다.

✔️ 예상 결과 (Expected Behavior) 어떠한 오류 메세지가 뜨지 않아야 함 (정상적으로 돌아가야 함)

❌ 실제 결과 (Actual Behavior) /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/ensemble_boxes/ensemble_boxes_wbf.py:63: UserWarning: Y2 > 1 in box. Set it to 1. Check that you normalize boxes in [0, 1] range. warnings.warn('Y2 > 1 in box. Set it to 1. Check that you normalize boxes in [0, 1] range.')

🛠 환경 (Environment) 운영체제(OS) Linux 5.4.0-99-generic

[nOctaveLay]

• 확인 결과, weighted_boxes_fusion에 input : boxes, scores, labels 각각 2개씩만 들어갔음에도 불구하고 weighted_boxes_fusion은 5,5,5개씩을 뽑아내고 있음.

--> 정상적인 현상인 것으로 결론, weighted_boxes_fusion은 각 ensemble 모델에서 나온 bounding box들끼리 결합해서 box들을 만드는데, 이 때 threshold 미만은 자신들이 생성했음에도 불구, 합치지 않는다.

[nOctaveLay]

Check that you normalize boxes in [0, 1] range. warnings.warn('Y2 > 1 in box. Set it to 1. Check that you normalize boxes in [0, 1] range.')

• Weighted Ensemble은 여러 개의 box들을 만들어 내는데, 이 과정에서 이미지의 범위를 넘어가는 box들도 만들어내는 것으로 확인.