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Cityspace dataset에서 좋은 성능을 보이고 있는 Lawin Transformer를 mmseg 기반으로 학습시켜 보고자 합니다.
Backbone : Transformer (MiT or SwinT) Encoder > Decoder : LawinASPP (이 부분은 github에 없는것 같기는 합니다.) Decoder : Lawin Head (Multi)
paper : https://arxiv.org/pdf/2201.01615.pdf github : https://github.com/yan-hao-tian/lawin/blob/main/lawin_head.py
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제가 확인해본게 저 MiT인데, 꽤나 무겁고 weight load가 잘 안되는 것 같습니다. Segformer Weight Issue참고하셔도 도움이 될 것 같습니다.
Sorry, something went wrong.
우선 위에 첨부한 github의 custom head를 추가하려 했는데, build 에러가 생겨서 이 방법은 포기했습니다. 지금 시도중인 방법은 semseg 라이브러리를 사용하는 것인데, 일단은 한 번 돌려보는 것을 목표로 하고 있습니다!
제가 생각한 장점은 다음과 같습니다.
semseg : https://github.com/sithu31296/semantic-segmentation
semseg 쓰면서 CUDA Error가 계속 뜨는데, 이걸 하나하나 뜯어보는게 맞나 싶어서 나중에 여유있을 때 다시 해보곘습니다..!
결론은 Lawin 폐기입니다.
No branches or pull requests
Background
Cityspace dataset에서 좋은 성능을 보이고 있는 Lawin Transformer를 mmseg 기반으로 학습시켜 보고자 합니다.
Content
Backbone : Transformer (MiT or SwinT)
![image](https://user-images.githubusercontent.com/81875412/166648763-b85c70bc-2cc0-4bf8-871f-7332e8364e32.png)
Encoder > Decoder : LawinASPP (이 부분은 github에 없는것 같기는 합니다.)
Decoder : Lawin Head (Multi)
Details
paper : https://arxiv.org/pdf/2201.01615.pdf
github : https://github.com/yan-hao-tian/lawin/blob/main/lawin_head.py
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