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title: 2022 / 11 / 16 進度
tags: [實驗]

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# 2022 / 11 / 16 進度

###### tags: `實驗`
[TOC]

### 嘗試K FOLD
發現原本的Validation資料因為有篩選過所以表現很好(0.6)
按照病人切5fold看看結果(雖然會有資料不均的情況)
上下浮動蠻大的，目前最好的方法AP50約0.34~0.42代表很吃資料

1. 切10FOLD會再好一點(Best : 0.492)
2. 可以明顯看到多加入一張圖片的Feature會變好
3. Validation overlap要想怎麼篩選
4. 實際把圖片都印出來看結果
5. 去掉所有大的bounding box反而效果不好但髖關節其實都抓不到，很喜歡框頭和右腳
6. 下次嘗試去掉box太密集地看看
7. Psuedo labels
8. 把Noise和Blur也加進去 validation有往上的趨勢了
9. 加入Deformable conv
10. 跑個一個兩層的Deformable conv 100 Epoch大概0.48就收斂了


## 實驗
| - | Lowest mAP50 | Highest mAP50  | Lowest mAP30  | Highest mAP30  |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | 
| 256overlap_5Fold | 0.27 | 0.35 | 0.32 | 0.41 |
| Pair 256overlap_5Fold | 0.31 | 0.41 | 0.347 | 0.465 |
| Pair 256overlap_10Fold | 0.42 | 0.484 | 0.464 | 0.554 |
| Pair Deformable 256overlap_10Fold | - | 0.492 | - | 0.546| 
| Pair 2Deformable 256overlap_10Fold | - | 0.487 | - | 0.576 |
| Pair Deform 256overlap_10Fold reverse | - | 0.507 | - | 0.571 |

## 實際Validation output