생각나는 거 다 적었습니다(augmentation 관점에서만)

1. 데이터(bbox)가 적은 클래스는 bbox가 중심으로 몰려있는 경우가 많다

   → 만약에 적은 클래스에 대한 augmentation 진행하는 경우 bbox가 외곽으로 밀리도록 augmentation

   • cutmix를 통해 특정 좌표로 bbox 보내는 augmentation
   • affine, shift 등 geometric transform을 이용한 augmentation
   • mosaic를 통한 augmentation

1. Battery 수가 정말 적음 (종류도 4가지나)

   → 배터리에만 많은 augmentation 진행 or 부족한 클래스 끼리 cutmix나 mosaic을 이용한 offline augmentation(이 경우 annotation 파일 생성 필요)

   • 기존 배터리 수가 적기 때문에 overfitting 주의(변형이 많은 augmentation 고려)

1. Battery 말고도 부족한 클래스 있음

   → 부족한 클래스에 대한 upsampling 필요

1. 한 이미지 내에 많은 bbox가 있는 경우가 많지 않음(bbox 20개 이상인 이미지 많지 않음)

   → 만약에 test dataset에는 한 이미지 내에 bbox가 많으면?

   a. outlier(bbox 30개 이상) 제거

   b. bbox개수가 많은 이미지가 되도록 augmentation 진행(cutmix or mosaic etc..)

1. 작은 물체에 대한 탐지

   → 작은 bbox 개수 늘리는 방향