어제에 이어서 annotation 포맷 문제를 해결하고자 노력하고 있었는데, 감사하게도 대회 게시판에 데이터셋 구조를 변경하는 코드가 공유되었습니다. 이를 사용해서 학습을 진행하였으나 학습 초반에 성능 지표가 너무 낮게 나왔고, 데이터셋 구조를 변경하는 코드를 살펴보니 palette를 사용해서 3D mask를 만든 것이 아니라 class id를 사용해서 2D mask를 만들고 있었습니다. 이렇게 되면 class에 따른 RGB 값의 차이가 작기 때문에 학습이 어려워진 것이 아닌지 의심하여 3D mask를 만들었으나, 당연히 mmsegmentation에서 차원 불일치 오류가 발생하였고, 이것을 해결하여 3D mask를 사용할 방법을 찾아봤지만 시간 내에 찾을 수 없었습니다. 그래서 mask는 롤백하고 학습을 더 오래 진행해보자는 차원에서 100 epochs의 학습을 진행하였으나, 학습 속도가 매우 느렸습니다.
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