Feedback#1
Conversation
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전반적인 코드에 대한 구성이 부재합니다. 각각의 폴더와 파일의 역할을 명시해주어야 이 코드를 처음 보는 사람도 사용 및 개발할 수 있습니다.
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통일된 형태가 될 수 있도록 .py 파일로 만들어주시는 게 좋을 거 같습니다. 중간중간 visualization을 해야 하는 경우에는 ipynb파일이 좋을 수 있지만, mmdetection의 train.py의 구조와 최대한 비슷하게 구성하시는 게 좋지 않을까 싶습니다.
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| # 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection | |||
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소스코드를 어떻게 실행하는지에 대한 안내도 폴더 안에 readme를 두지 않고 첫 페이지에 두는 것이 바람직합니다.
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| nc: 10 | |||
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kfold 실험은 다른 모델에 대해서는 하지 않고 yolo에 대해서만 진행하나요? dataset은 보통 특정 모델 폴더 안에 두지 않는데 이렇게 하신 이유가 궁금합니다.
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ipynb파일은 visualization이 아니면 사용을 최소화하는 것이 좋습니다. 처음에 디버깅을 위해 사용하신다고 해도 동작이 잘 되면 py 파일로 정리하여 업데이트하는 것이 좋습니다.
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| { | |||
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copy_paste가 잘 동작하는지 확인하기 위해 사용하신 코드인가요? 실험을 위해 필요하지는 않을 거 같아, 이런 코드들은 마지막에 정리해주시는 게 좋은 거 같습니다.
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| #!/usr/bin/env python | |||
| scores_list.append(list(map(float, predict_list[:, 1].tolist()))) | ||
| labels_list.append(list(map(int, predict_list[:, 0].tolist()))) | ||
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| if len(boxes_list): |
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주석처리를 하고 풀어가며 실험을 하시는 것보다는 if문을 만들어 argument에 따라 다른 조건으로 실험을 할 수 있는 구조로 바꾸시는 게 더 좋을 거 같습니다.
| submission['image_id'] = file_names | ||
| try: | ||
| submission.to_csv('/home/donghun0671/workplace/lv2/level2-objectdetection-cv-11/tools/16tools/dino_submission_ensemble_wbf.csv', index=False) | ||
| print("파일 저장 성공!") |
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사소한 것이지만 모든 언어를 영어로 써세요. 가끔 한국어는 인코딩에 따라 깨질 수도 있습니다.
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| # 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection | |||
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직관적이지 않은 폴더와 파일명이 많습니다. 개발자의 이름을 쓰는 것을 지양해주시고, another, custom과 같은 이름도 지양해주시면 좋을 것 같습니다.
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