<div class="figure-file" data-ke-type="file" data-file-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1RgNt/97b2b0b068aedc634f6f5ccf7fd6b1b18991bc7f?download" data-file-name="2025년+제2회+자율주행+인공지능챌린지+참가+안내서_20250729.pdf" data-file-size="220012" data-mimetype="application/pdf" data-ke-align="alignCenter"><a href="javascript:checkVirus('grpid%3D1RgNt%26fldid%3DRoVa%26dataid%3D2321%26fileid%3D3%26regdt%3D20250825055847&url=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafeattach%2F1RgNt%2F97b2b0b068aedc634f6f5ccf7fd6b1b18991bc7f')"><div class="image"></div><div class="desc"><div class="filename"><span class="name">2025년+제2회+자율주행+인공지능챌린지+참가+안내서_20250729</span><span class="type">.pdf</span></div><div class="size">214.86KB</div></div></a></div><div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1RgNt/bf17901be7c9b0bc0c41c71dfd836dca14c07b07" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1RgNt/bf17901be7c9b0bc0c41c71dfd836dca14c07b07" data-origin-width="741" data-origin-height="570"></div><p>Sementic Segmentation으로 Instance Segmentation이 아님.</p><p> </p><p>Lable data를 png파일로 주는 것을 보아 Label로 만드는 작업도 여러 방식이 있는 것으로 추정.</p><p>Sementic Segmentation이므로 동일한 클래스의 다른 객체에 대해서 Lable화를 시킬 때 주의해야 할 것으로 보임.</p><p> </p><p>평가기준 : mIoU(mean Intersection over Union)</p><p>조건 : 베이스라인 대비 FLOPs가 2배 초과하는 모델 탈락</p><p> </p><div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignLeft" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1RgNt/70bec0ffb345e313fe033201a1dd51f749c8e283" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1RgNt/70bec0ffb345e313fe033201a1dd51f749c8e283" data-origin-width="458" data-origin-height="87"></div><ul style="list-style-type: circle;" data-ke-list-type="circle"><li>T_infer <span style="color: #001d35; background-color: #ffffff;" data-ke-size="size20">≤</span>  3ms : 패널티 점수 없이 mIoU만으로 점수 측정</li><li>3ms < T_infer < 10ms : mIoU와 패널티 점수를 포함하여 계산.</li><li>T_infer <span style="color: #001d35; background-color: #ffffff;" data-ke-size="size20">≥</span> 10ms : 점수가 -로 mIoU의 값과 0을 곱하게 되어 점수 0으로 계산.</li></ul><p> </p><p> </p><p>Baseline Code : DDRNet</p><p> </p><p>DDRNet은 논문에서 공식적으로 Github를 제공하는 모델은 아니며 사용자들이 개인적으로 올린 Github들 존재.</p><p><a href="https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch" target="_blank" class="ke-link">https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch</a></p><div class="figure-open" contenteditable="false" data-ke-type="opengraph" data-ke-align="alignCenter" data-og-type="website" data-og-title="GitHub - chenjun2hao/DDRNet.pytorch: This is the unofficial code of Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Se" data-og-description="This is the unofficial code of Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road Scenes. which achieve state-of-the-art trade-off between accuracy and speed on..." data-og-host="github.com" data-og-source-url="https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch" data-og-url="https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/cmZrQH/hyZC58dTOh/M0cf8RPC7WKAFWLCHvemO0/img.png?width=1200&height=600&face=0_0_1200_600,https://scrap.kakaocdn.net/dn/bx2dEr/hyZCZmC13C/eF6gMNkbQVvKnjEy4pEg60/img.png?width=1200&height=600&face=0_0_1200_600"><a href="https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch" target="_blank" data-source-url="https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch"><div class="og-image"><img class="thumb_img" src="https://scrap.kakaocdn.net/dn/cmZrQH/hyZC58dTOh/M0cf8RPC7WKAFWLCHvemO0/img.png?width=1200&height=600&face=0_0_1200_600,https://scrap.kakaocdn.net/dn/bx2dEr/hyZCZmC13C/eF6gMNkbQVvKnjEy4pEg60/img.png?width=1200&height=600&face=0_0_1200_600" alt="" xxxxonerror="this.src="//img1.kakaocdn.net/thumb/C200x200/?fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafe_image%2Fcafe_meta_image_190529.png""></div><div class="og-text"><p class="og-title">GitHub - chenjun2hao/DDRNet.pytorch: This is the unofficial code of Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Se</p><p class="og-desc">This is the unofficial code of Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road Scenes. which achieve state-of-the-art trade-off between accuracy and speed on...</p><p class="og-host">github.com</p></div></a></div><p>논문 저자는 아니나 github중 Star가 가장 많은 페이지</p>
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첫댓글 경진대회 데이터셋 찾아서 주소 추가할것, 에트리사이트에서 위 사양과 가장 유사한것을 찾아볼것
DDRNet 포함 후보모델을 3개정도 선정하고 각 후보모델의 mIoU, Tinfer을 조사하여 비교해줄것, Tinfer은 각모델의 FLOPs를 조사해서 RTX4090이 처리가능한 FLOPs로 나눠주면 될것임
데이터셋 링크입니다.
https://epretx.etri.re.kr/dataDetail?id=454
ETRI 사이트에서 제공하나 현재 관리자 계정으로만 접속이 가능하게 되어있는 것 같습니다.
deeplab시리즈는 논문 내부에서 IoU값만을 알려주고 GFLOPs값과 Params값을 알려주지 않아 시중에 나와있는 모델을 다운받은 후 추후 직접 계산하는 방식으로 진행하겠습니다.
DDRNet-23
Params : 28.22M
GFLOPs : 3.88
T_infer : 3ms
(3.88 / 1290.2 = 0.003)
Score : 77.8
DDRNet-39
Params : 40.13M
GFLOPs : 6.95
T_infer : 5ms
(6.95 / 1290.2 = 0.005)
Score : 81.9
YOLOv10-X
Params : 29.5M
GFLOPs : 160.4
T_infer : 124ms
(160.4 / 1290.2 = 0.124)
YOLOv10-N
Params : 2.3M
GFLOPs : 6.7
T_infer : 5ms
(6.7 / 1290.2 = 0.005)
YOLO는 mIoU값 미제공
G가 왜 2번 나오는지?
Tinf의 단위는 무엇인지?
1290.2는 어디서 나온건지 자세히 설명할것, 경진대회 점수공식으로 계산해줄것
G 단위 이중으로 적힌 문제 해결했습니다.
T_infer의 단위는 sec입니다.
1290.2는 NVIDIA RTX 4090의 GFLOPS입니다.