[P-stage] Semantic Segmentation Day 6

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 P-stage를 위해 개인 학습 내용을 정리했습니다.

1. 목표

• 추가적인 Augmentation 적용
• DeeplabV3+ 구조에 efficientnet-b7으로 학습하기

2. 진행 내용

1) 추가적인 Augmentation 적용

 오늘은 3가지 augmentation을 테스트해보고 mobilenetv2로 학습해보며 테스트했습니다.

• CropNonEmptyMaskIfExists는 mask의 존재여부를 확인하고 잘라내는 augmentation입니다. 256으로 잘라서 512로 resize한 것과 512로 자른 것 중에는 256으로 자른 것이 더 좋은 성능을 보였습니다. 그 이유는 대부분의 이미지가 512로 되어 있어서 크게 영향이 없었던 것으로 판단됩니다.
• InvertImg (Validation #27 Average Loss: 0.3697, mIoU: 0.4973)
• RandomBrightness(-10,10) (Validation #40 Average Loss: 0.3465, mIoU: 0.4862)

InvertImg와 RandomBrightness는 생각보다 좋은 성능을 보여주지는 않았습니다.

2) DeeplabV3+, efficientnet-b7에 적용

 이것에 대한 결과는 내일 쯤 확인할 수 있을 것 같습니다. batch_size는 8로 돌리기에는 부족해서 6으로 돌렸습니다. 내일 결과가 나오면 공유하도록 하겠습니다.