Capsule endoscopy detection DACON challenge
Overview Yolov5, Yolor, mmdetection기반의 모델을 사용 (총 11개 모델 앙상블) 모든 모델은 학습 시 Pretrained Weight을 yolov5, yolor, mmdetection 및 swin transformer github로부터 받아서 사용 각 방식에 필요한 형태로 데이터의 format 변경 Train set과 Validation set을 나누어 진행 총 11개의 결과를 앙상블 detectors_casacde_rcnn_resnet50_multiscale, retinanet_swin-l, retinanet_swin-l_multiscale, retinanet_swin-t, atss_swin-l_multiscale, faster_rcnn-swin-l_multiscale, yolor_tta_multiscale, yolov5x, yolov5x_tta, yolov5x_tta_multiscale Weighted boxes fusion (WBF) 방식으로 앙상블 진행 (Iou threshold = 0.4) 모델에 관한 보다 자세한 내용은 /all_steps 폴더 내에 STEP2로 시작하는 .sh 스크립트들에 적힌 주석을 참고해주세요! 환경(env) 세팅 […]
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