Data augmentation

[zsef123]

180504 발표 자료에서 사용했던 모델 기준으로 data augmentation 시행해서 결과 비교해보기

1. elastic deformation 후 기존 모델과 비교

2. 1 의 결과에 parameter tune

• 현재 데이터는 노멀라이제이션 없이 RI (refractive index) 값을 그대로 pixel value로 가지고 있는 상태, 대부분 1.3 ~ 1.4

• @ljm861 실험시 minmax normalization을 안 하고 바로 pixel value를 넣은게 더 결과가 좋았다.

[zsef123]

• tomocube와 얘기시 normalization은 불필요 하다고 했다. 절대적인 물리량(quantative value)을 훼손시킬 여지가 있으므로.

[zsef123]

• 2.5D model : 2.5d to 2d model, score 계산 부분에 indexing 이 잘못 되어있다[ batch, 0, : : ] 인데 제대로 바꾸기

[zsef123]

• random crop, resizing ... and etc
• cropping random or not
• elastic_transform을 하면서 미리 저장해둘것인가 massive하게 randomness를 줄것 인가
  
  
• InstanceNorm을 Batchnorm으로 바꾸기
  
  
• 핵이 큰 것들을 못 찾는 경향이 있는데, 그것들을 타게팅해서 resizing의 효과를 보기