어제 한 일

• 한 픽셀에 여러 label이 존재하는 경우가 있을까?
• augmentation
  • 좌우 반전말고 다른 합리적인 방법이 있을까?
  • 용우님 테스트 결과 - 상하 반전시 성능향상했다고합니다.

윤섭님

• DeconvNet구현
  • backbone 모델로 사전 학습된 VGG16을 사용했다.
  • epoch = 20 learning rate = 1e-3 fine-tuning learning rate = 1e-4 optimizer = Adam loss = cross-entropy
    • fine-tuning learning rate는 사전 학습된 VGG16에 적용했다. 학습된 정보를 어느정도 유지하고 싶었다.
    • 학습 시간 약 1시간 걸렸다.
  • LB = 0.1591
  • 구현 중 뭔가 심하게 잘못된 부분이 있는 것 같다.

이미지의 성능평가가 어떻게 되고 있을까?

• 각각의 pixel이 하나의 label만을 포함하는지에서 궁금증이 시작됨
• 만약 하나의 pixel이 여러개의 label을 포함하는 상태로 input이 주어지고 mask는 그 중에서 가장 큰 값만을 반환 한다면 나머지 정보가 loss계산시 버려지고 학습을 방해 한다고 생각하게 되었다.
• 정확한 사실 여부를 위해 EDA와 코드 분석이 필요함