Make the cross validation work

[kiccho1101]

Todo

• [x] fitをエラーなく実行できるように
• [x] validationをエラーなく実行できるように
• [x] mlflow tracking
  • [x] config
  • [x] loss
  • [x] metric

[kiccho1101]

bboxが空のときはすべて0の配列をダミーで挿入してあげるか、それはもう学習に使わないかどっちがいいんだろう？ -> 一旦学習に使わないことにした https://github.com/kiccho1101/kaggle_global_wheat_detection/pull/8/commits/c5a6c15f5f509390fa664c956e0ce74e65a34fcc

[kktsubota]

bboxが空のときはすべて0の配列をダミーで挿入してあげるか、それはもう学習に使わないかどっちがいいんだろう？

基本的にはBackgroundクラスを持つ画像として扱った方が背景クラスのデータが増えるという点で良いと思うけど、今回はスキップの方が良いと思う。

• アノテーションが雑なので、空なのがその画像へのアノテーションし忘れが原因かもしれない
• 空のデータは少なく、それを背景クラスの画像として扱わない性能低下はほとんどなさそう

[kiccho1101]

ちなみにまだvalidationをエラーなく実行することができない。 https://github.com/kiccho1101/kaggle_global_wheat_detection/pull/8/files#diff-f526cf0d63e880ce1e6aea0a12b97b5bR144-R151 ここのtarget_resにimg_scaleとimg_sizeを追加する必要があるっぽいんだけど、どんな形式でどんなデータを入れるのかわからないでいる。

[kiccho1101]

エラー内容はこんな感じ。 https://github.com/kiccho1101/kaggle_global_wheat_detection/issues/7#issuecomment-660414157 こちらで指摘してくれてる通り、img_scaleには (元画像の解像度=1024/スケールダウン後の解像度512) = 2をデータの数だけ入れれば良さそうだけど、img_sizeには何を入れるべきなのか

[kiccho1101]

こんな感じで入れてみると こんなエラーが出る

[kktsubota]

img_size は torch.Tensor([512, 512]) だと思う

エラーが出ている関数は値のクリッピングが目的で

# 0未満の値を0にする
boxes = boxes.clamp(min=0)
# shape (2,) -> (4,)
size = torch.cat([size, size], dim=0)
# 最大値をimg_sizeにする。 shape (len(bboxes), 4), (4,) -> (len(bboxes), 4)
boxes = boxes.min(size)

https://github.com/rwightman/efficientdet-pytorch/blob/20cd5f3b9744a5939534ac1c556689ff4a2edd12/effdet/anchors.py#L162

[kiccho1101]

昨日今日風邪で全然作業できなかった。。 validationでエラー出る件は、temporaryだけどtrainモードで実行するようにしました。

[kiccho1101]

一旦cv runnerできたんでマージします

[kktsubota]

風邪なのにこの進捗はすごい…体は大事にしてね

[kiccho1101]

ありがとうーー。 やっぱ運動は大事なので筋トレちゃんとやろうと思ったよ