CenterPoint-Pillars (2)

[한윤지]

1.

2025년 데이터셋에서 64ch만 추출한 데이터셋으로 대회측에서 제공한 CenterPoint-Pillars epoch 80 사전학습모델로 파인튜닝 진행

point range는 POINT_CLOUD_RANGE: [-75.0, -75.0, -2, 75.0, 75.0, 4] 으로 수정후 epoch 40까지 훈련 진행

loss 그래프

VEHICLE: 0.3477, PEDESTRIAN:0.2895, CYCLIST:0.2584로 총 29.8점이 나왔다.

2. 백본 freeze하고 대회측에서 제공해준 Centerpoint-pillars.yaml 수정사항 없이 그대로 epoch 80까지 훈련 진행

<백본 freeze 코드>

    if args.pretrained_model is not None:

        model.load_params_from_file(filename=args.pretrained_model, to_cpu=dist_train, logger=logger)

        logger.info(f'Loaded pretrained model: {args.pretrained_model}')

        # backbone 전체 freeze

        if hasattr(model, 'vfe') and model.vfe is not None:

            for p in model.vfe.parameters():

                p.requires_grad = False

            logger.info(">> VFE is frozen.")

        if hasattr(model, 'backbone_3d') and model.backbone_3d is not None:

            for p in model.backbone_3d.parameters():

                p.requires_grad = False

            logger.info(">> 3D backbone is frozen.")

        if hasattr(model, 'backbone_2d') and model.backbone_2d is not None:

            for p in model.backbone_2d.parameters():

                p.requires_grad = False

            logger.info(">> 2D backbone is frozen.")

    optimizer = build_optimizer(model, cfg.OPTIMIZATION)

<결과>

VEHICLE: 0.0012, PEDESTRIAN:0.0011, CYCLIST:0.0045로 총 0.229점이 나왔다.

이미 학습한 데이터셋에서 64ch만 빼서 다시 학습한거이기 때문에 과적합이 심하게 일어난것 같다..