[TIL]KDT팀프로젝트2021/03/10

train/inference함수 구현한 것 올리고 동작 안되는부분 팀장님과 얘기해서 고쳤다.
구글 드라이브를 공유받아 코랩에서 돌릴 수 있어 연동해두었는데, 아직 드라이브에 파일이 다 올라가지 않아 코드가 완전히 실행되지는 않는다.
멘토님께서 큰 데이터셋으로 먼저 학습해본 후 작은 데이터셋으로 학습하는 2step을 말씀해주셔서 한번 시도해보는게 좋을 것 같다.
위키에 간단하게 faster rcnn에 대해 적어두었는데 공부할 겸 강의에서 들은 내용이랑 논문 리뷰 정리해봐야겠다.
python파일에 함수 각각 나눠서 import로 실행하는게 안돼서 일단은 함수를 그대로 써놓고 호출하는 방식으로 쓰고 있다. 코랩 문제인 것 같다.
dataset annotation format이 통일되고 나면 google drive연동해서 돌려볼 수 있을 것이다. 데이터셋 양이 늘어 더 좋은 성능을 기대해봐도 좋을 것 같다.
성능 평가 방법으로 AP가 있다. evaluator를 설정해주면

|   AP   |  AP50  |  AP75  |  APs   |  APm   |  APl   |

| category   | AP     | category   | AP     |

이렇게 다양한 AP 값들을 확인할 수 있다.