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기존에는 서버에 접속하면 git initialize 로 떴었는데 어느 순간 git 을 다운로드 하라는 창이 나왔다. 그리고 터미널 창에 git 명령어 입력하면 git: command not found 가 뜬다.  (내 로컬에는 설치 되어있지만)  연결된 서버에 git 이 설치되어있지 않아 서버에 git을 새로 설치해야한다.아래와 같은 명령어 실행하면 원래대로 git initialize 잘 작동한다. $ apt update$ apt install -y git   cf) 단순히 아래 명령어로 하면 설치가 안됨.. 왜지?$ apt install git 위와 같은 오류 발생..

1. class 별로 map 결과 확인하고 싶을 때 config 파일에서 classwise=True 추가 test_evaluator = dict( type='CocoMetric', ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json', metric='bbox', format_only=False, classwise=True, ## 이 부분 추가 backend_args=backend_args)https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/10813 2. tta 추가 하고 싶을 때config 파일에 아래 코드 추가 '''tta'''tta_model = dict( type='DetTTA..

팀 프로젝트 git 아래에 다른 원격저장소를 clone 해 온 상태에서 기존의 내 브랜치에서 작업을 하는 도중 자꾸 clone 해 온 원격저장소의 main 브랜치로 넘어가는 상황이 발생했다.   예를 들면, 현재 저 Feat/MMdetection_v3_hdino&ddq 브랜치에서 작업중인데 파일들은 여러번 왔다갔다 하나보니 자동으로 remote 한 브랜치 말고도 다른 브랜치로 자동 체크아웃 됐다.    이렇게 두 가지 변경했더니 원래대로 정상적으로 실행됐다.

train_cfg 설정으로, object detection 모델 학습 과정에서 assigner, sampler, 경계조건, 가중치, 디버그 옵션 등을 설정하는 부분이다.      1. assigner (할당기)model 을 통해서 예측된 bbox와 실제 정답 박스 (ground truth) 를 매칭하는 데 사용된다.  1.1 type MaxIoUAssigner: 가장 일반적으로 사용되며, IoU 값에 따라 예측 박스를 실제 박스와 할당. IoU 값을 기반으로, 예측 박스 중에서 실제 박스와 가장 높은 IoU 값을 가진 박스를 양성(positive)으로 할당. IoU 값이 특정 임계값보다 높거나 낮은 경우에 따라 양성 또는 음성(negative)으로 처리. ATSSAssigner: ATSS(Adaptive..

NMS(Non-Maximum Suppression)와 Soft-NMS는 객체 검출에서 중복된 경계 상자(bounding box)를 처리하는 알고리즘이다.  1. NMS (Non-Maximum Suppression) - 작동 원리(1) 가장 높은 신뢰도 점수를 가진 경계 상자를 선택(2) 이 상자와 IoU가 특정 임계값보다 높은 다른 상자를 제거(3) 남은 상자들 중 다시 가장 높은 점수의 상자를 선택하고 과정을 반복 중복된 검출을 효과적으로 제거한다는 장점이 있지만, 겹치는 객체를 처리할 때 일부 유효한 검출 결과를 완전히 제거할 수 있다.  2. Soft-NMS (Soft Non-Maximum Suppression) - 작동 원리(1) 가장 높은 신뢰도 점수를 가진 경계 상자를 선택(2) 겹치는 상자들..

출처 : https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocotools/coco.py0.  COCO 초기화- COCO api class that loads COCO annotation file and prepare data structures.train_json : coco format 들어있는 json 파일 경로from pycocotools import COCOcoco = COCO(train_json) 1. coco.getAnnIds()- Get ann ids that satisfy given filter conditions (주어진 조건에 맞는 annotation id 반환) def getAnnIds(self, imgIds=[]..