국방 AI 경진대회 코드 사용법

팀명 : 중요한 건 꺾는 마음

정시현, 이준형, 김태민, 임서현
sh2298, jjuun, taemin6697, 임리둥절

핵심 파일 설명 *

• 학습 데이터 경로: ./data
• 공개 Pretrained 모델 기반으로 추가 Fine Tuning 학습을 한 파라미터 3개 (그냥 잘나온 거 세개)
• ./mymodel/models/last_v7.ckpt
• ./mymodel/models/last_v10.ckpt
• ./mymodel/models/last_v11.ckpt
• 학습 메인 코드: ./train.ipynb, ./train.py
• 테스트 메인 코드: ./predict.py
• 테스트 이미지, 마스크 경로: ./data/result/pred/mask
• 테스트 결과 이미지 경로: ./final_result/output_aipg

코드 구조 설명 *

• 전처리

  upsampling : ./preprocess/augmentation.py 생성 후 up 폴더에 넣어주기

  cutmix : ./preprocess/cutmix.py 생성 후 cut 폴더에 넣어주기

  최종 사용 데이터 : ./data/train # data + upsamping + cutmix

• 모델
  nvidia/segformer-b4-finetuned-cityscapes-1024-1024로 사용하여 학습 및 테스트함.

  parameter : 18000iter

  tuning : batch , lr 0.00005

  최종 사용 모델 : nvidia/segformer-b4-finetuned-cityscapes-1024-1024 (18000iter lr 0.00005)

• predict ./predict.py 실행.

• 최종 제출 파일 : submitted.zip

• 학습된 가중치 파일 : training_results/submitted_model/iter_10000.pth

주요 설치 library

• transformers (4.24.0)
• torch (1.12.0+cu113)
• torchvision (0.13.0+cu113)

How to use *

Linux

리눅스 명령어 ~ 할겨?

Windows (CUDA 11.3)

• 가상환경 셋팅 후

pip install -r requirements.txt  
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 -c pytorch

• 학습 실행 방법

- 학습 데이터 경로 설정  
  `./configs/train.yaml` # ~~ 수정
  `./train.py` #~~ 수정	
  # 학습 데이터 절대경로명
  # data_dir: ./data/train

• 학습 실행

 ./train.ipynb

• 실행 내용
  첫번째 Model 설정 기반 학습: ~~.ckpt 획득 python bin/train.py -cn big-lama-aigp-1 location=my_dataset data.batch_size=5
  두번째 Model 설정 기반 학습: last_v11__cdb2dc80b605a5e59d234f2721ff80ea.ckpt 획득
  그래서 어디에 저장됨.~ 정도

Predict *

• predict

python predict.py   
#어디에 저장됨..

• predict 결과 사진과 같이 결과가 나와서 ~ val miou 이렇게 좋아서 ~ 이거 사용 ~

최종 결과 파라메타 @ 사용함. (상기의 3가지 결과를 ensemble 처리하여 최종 detection 결과 생성 : ensemble 숨겨?)

code(ensemble)

• plot (결과plot첨부? 있나)

Architecture *

폴더 구조 그거 ㅇㅇ