DINO swin L 로 모델 성능 개선

 

 

2024.01.16 - [개발자노트/네이버 부스트캠프 AI] - (MMDetection) DINO 모델 테스트

(MMDetection) DINO 모델 테스트

 

DINO는 anchor box를 디노이징하여 DETR의 성능향상을 한 모델입니다.

 

 

 

이전 글에서 언급한 DINO가 SOTA에서도 상위권이더라구요

상위권에 Transformer를 베이스로 하는 모델이 많이 보입니다.

https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco?dimension=AP50

Papers with Code - COCO test-dev Benchmark (Object Detection)

 

Co-DETR가 1위인데 mmdetection 에서 바로 사용하려면 시간이 걸릴 것 같아서 DINO를 선택했고

backbone을 swinL로 교체 후 실험했더니 성능 향상이 컸습니다.

 

 

 

단일 모델로 mAP가 0.6을 넘네요!

역시 최신 모델을 잘 사용할 줄 아는 것도 중요한 스킬 같습니다. 

 

다만 GPU memory 할당량이 높아서 batch size를 적게 해야하므로 시간이 오래걸렸습니다 😓