피어세션

pretrained arg 없는거는 불러와서 dict에 저장해서 가져오는 방식으로 쓰더라.
샬레 augmentation
모델마다 epoch, batch_size는 다르니까 마지막에 쓰일 모델에 맞춰서 해야될것.
v2, v3 차이 ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)랑 batchnorm. 논문 보니까 저럼.
특정 쓰레기 종류마다 대략적인 모양이 있으니 argument할 때 조심해야 할듯.

목표

코드 모듈화 하기, label 늘리는거 찾아보기, 점프 투 장고

행동

모듈화 테스트해서 submission csv 파일 만드는것 까지 지금 막 만들었음. 내일 data augmentation 하면 될듯. 보니까 mask까지 같이 불러와서 둘 다 같이 transform 하는것 같다.

label 찾는거 더 오래 걸릴듯.

회고

코딩 보고 모듈화 하는데도 정말 시간이 오래걸렸다.. 원래 이런건가 싶다.