재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 대회 [2/3]

Trial and Errors Model SOTA 모델 사용하기 Semantic Segmentation 모델의 구조는 크게 FCN, Multi-scale, Encoder-Decoder, R-CNN, Attention, GAN 등으로 나뉜다. 이 중에서 나는 high-level API인 MMSegmentation를 활용해 최근의 SOTA 모델 위주로 실험을 진행했다. 이번 대회에서는 DeepLabv3+, HRNetV2+OCR, UperNet+Swin-B, Danet, DEiT, DNL 등 최대한 다양한 모델을 사용해서 이후 앙상블에 사용하고자 했다. 좋은 앙상블을 위해서는 어느정도 우수한 성능을 갖는 모델을 다양하게 가질 필요가 있다. 특히, Atrous Spatial Pyramid Pooling을 사용하..