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dudskrla/Boostcamp-AI-Tech-Object-Detection

 
 

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[AI Tech 3기 Level 2 P Stage] Object Detection

화면 캡처 2022-04-13 200809

ConVinsight 🧑‍💻

Convenience + Insight : 이용자의 편의를 찾는 통찰력

Member

김나영 신규범 이정수 이현홍 전수민
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Wrap Up Report 📑

💻 Object Detection Wrap Up Report.pdf

Final Score 🏆

  • Public mAP 0.7221 → Private mAP 0.7101
  • Public 4위 → Private 4위 그림2

Competition Process 🗓️

Time Line

간트차트

Project Outline

Data

  • Data EDA
  • Data Argumentation
  • Multilabel Stratifiedkfold
  • Oversampling

Model

  • Cascade RCNN with Various Backbone
  • YOLO (v5, R)
  • Soft NMS, NMS
  • GIoU, DIoU, CIoU

Ensemble

  • Ensemble (WBF)
  • Classfication
  • tile

Folder Structure 📂

📂 detection/
│
├── 📂 baseline
│      │ 
│      ├── 📂 Swin_Transformer_Object_Detection
│      │    └── 📂 configs
│      │    └── 📂 p-stage
│      │         ├── 📂 __base__
│      │         │    ├── 📑 cascade_rcnn_swin_Base_fpn.py
│      │         │    └── 📑 cascade_rcnn_swin_Large_fpn.py
│      │         └── 📑 setup.py
│      │ 
│      ├── 📂 custom_configs
│      │    └── 📂 CNN
│      │         └── 📑 detectors_cascade_rcnn_resnext101_fpn.py
│      │ 
│      ├── 📂 efficientdet
│      │    └── 📂 effdet
│      │         ├── 📂 data
│      │         │    ├── 📑 dataset_config.py
│      │         │    └── 📑 transforms.py
│      │         └── 📑 train.py
│      │ 
│      ├── 📂 utils
│      │    ├── 📂 Compute_mean_std
│      │    ├── 📂 EDA
│      │    ├── 📂 EfficientDet_utils
│      │    ├── 📂 K-Fold
│      │    ├── 📂 inference
│      │    ├── 📂 multilabel_Kfolds
│      │    ├── 📂 oversampling
│      │    ├── 📂 pseudo_label
│      │    ├── 📑 csv2json.py
│      │    └── 📑 label_cleansing.py
│      │ 
│      ├── 📂 yolodata
│      ├── 📂 yolor
│      └── 📂 yolov5
│           ├── 📂 models
│           │    └── 📑 yolo.py
│           ├── 📂 utils
│           │    └── 📑 augmentations.py
│           ├── 📑 inference.py
│           └── 📑 train.sh
│      
└── 📂 dataset

About

[Boostcamp-AI-Tech3] Object detection

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No releases published

Packages

No packages published

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  • Jupyter Notebook 99.5%
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