Feedback #1
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Conversation
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- Add wandb experiment name configuration via parser - Implement class-wise loss and dice metric logging - Add worst samples visualization in Media tab Related to #8
✨ Feat : Enhance wandb functionality
Feat 10/GitHub
[ADD] streamlit connect
[ADD] Streamlit connect output
[ADD] TTA option with inference
Yolo train/inference
[Feat] Docker, Gradio
| return parser.parse_args() | ||
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| def roi_extraction(model, data_loader, thr=0.5, input_path = '', x_off = 50, y_off = 40): |
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각 function이 무슨 역할 하는지 설명이 있으면 좋을 것 같다.
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| for output, image_name in zip(outputs, image_names): | ||
| for c, segm in enumerate(output): | ||
| if IND2CLASS[c] in ['Trapezium', 'Trapezoid', 'Capitate', 'Hamate', 'Scaphoid', 'Lunate', 'Triquetrum', 'Pisiform']: # 손목 뼈 클래스 bbox 추출 |
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손목 뼈 클래스 리스트와 같이 보통 이런 반복되는 정보는 for 문 밖에 따로 리스트 정의해서 불러오는 것이 안전하다.
| max_x = max_x + x_off | ||
| max_y = max_y + y_off | ||
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| # Bounding Box 부분 그리기 |
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주석처리한 것은 상황에 따라 사용되어져야 하는 게 아니면 지우고 업로드 하는 게 완성도가 높다.
| def main(): | ||
| args = parse_args() | ||
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| # YOLO 모델 사용 시 |
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모델이 없을 경우 에러가 레이즈되어 전체 코드가 잘돌아가도록 Error Handling을 하면 좋을 것 같다. 예를 들어,
if not os.path.exists(args.model_path):
raise FileNotFoundError(f"Model file not found at {args.model_path)
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| return rles, filename_and_class | ||
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| def load_model(model_path, num_classes=29): |
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여기도 모델로딩 파트와 state_dict 키 관련 파트로 나눌 수 있음.
| return parser.parse_args() | ||
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| @dataclass | ||
| class EnsembleConfig: |
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여기에 output_dir, output_path가 없어서 아래에 정의한 check_paths에서 항상 error가 뜰텐데, 일부러 그런 것인지 아니면 다른 스크립트에 있어서 생략한 것인지.. 후자라면 EnsembleConfig에 추가하는 것이 좋을 것 같음.
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현재 unet3plus.py 스크립트가 effnet, maxvit, resnet에 따라 각각 업로드 되어 있는데, 다른 unet based 모델과 파일명 다르게 하여 혼동 피하는 것을 추천.
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| from utils.weight_init import weight_init | ||
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| def autopad(k, p=None): # kernel, padding |
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autopad function이 이 스크립트에서 사용되지 않는데, automatic padding을 위해 정의했다면 사용되어지도록 하거나 지우기를 추천.
| dec_ch = bottom_dec_ch if ii == 0 else concat_ch | ||
| self.dec2dec_layers.append(dec2dec_layer(dec_ch, skip_ch, scale, fast_up=fast_up)) | ||
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| self.droupout = nn.Dropout(dropout) |
| ) | ||
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| def forward(self, enc_map_list: List[torch.Tensor]): | ||
| dec_map_list = [] |
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