이미지 분류

Private team mIoU: 0.6831

대회 개요

사진 속 픽셀에 대하여 배경인지 쓰레기의 종류인지에 따라 총 12가지 클래스로 분류하는 semantic segmentation task

데이터
1. 전체 이미지 개수 : 4109장
2. 12 class : Background, UNKNOWN, General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrofoam, Plastic bag, Battery, Clothing
3. 이미지 크기 : (512, 512)
평가 방법
- Test set의 mIoU

앙상블 전 내 모델

model : PANnet(encoder=efficientnet-b5)
optimizer : madgrad
Loss : FocalLoss
lr_scheduler : cosLR

나의 시도

데이터의 불균형이 존재하는 task라고 판단하여 focalLoss를 사용
팀원들과의 앙상블을 위한 코드를 작성
다양한 optimizer와 lr scheduler의 조합으로 PANnet의 성능 향상
lr scheduler에 따른 inference 결과 시각화 실험 : https://www.notion.so/lr-scheduler-737322bd3509423a8816bea9a2bc5b8d

아쉬운 점

pseudo labelling이 이번 task에서 성능향상에 매우 효과적이었다는 것을 너무 늦게 알았다.
augmentation 실험을 많이 못해봤다.