Feedback

[github-classroom]

👋! GitHub Classroom created this pull request as a place for your teacher to leave feedback on your work. It will update automatically. Don’t close or merge this pull request, unless you’re instructed to do so by your teacher.
In this pull request, your teacher can leave comments and feedback on your code. Click the Subscribe button to be notified if that happens.
Click the Files changed or Commits tab to see all of the changes pushed to the default branch since the assignment started. Your teacher can see this too.

Notes for teachers

Use this PR to leave feedback. Here are some tips:

• Click the Files changed tab to see all of the changes pushed to the default branch since the assignment started. To leave comments on specific lines of code, put your cursor over a line of code and click the blue + (plus sign). To learn more about comments, read “Commenting on a pull request”.
• Click the Commits tab to see the commits pushed to the default branch. Click a commit to see specific changes.
• If you turned on autograding, then click the Checks tab to see the results.
• This page is an overview. It shows commits, line comments, and general comments. You can leave a general comment below.
  For more information about this pull request, read “Leaving assignment feedback in GitHub”.

Subscribed: @lexxsh @june21a @kupulau @glasshong @kimsuckhyun

[KyubumShin]

Flie change 수가 너무 많아 line by line으로 리뷰를 남길 수 없어서 repo에서 코드 및 commit 로그, 이슈 확인 후 코멘트로 대신하였습니다.

우선적으로 전반적인 깃 활용 능력이 잘 보이는 프로젝트였습니다.
개발 해야 하는 각 기능 별로 이슈를 생성하고, 이슈에 맞게 commit에 이슈 번호를 태그함으로써 이슈에서도 확인 가능하게 만든 점은 현업에서도 잘 지켜지지 않는 부분인데 이 부분에 맞춰 깔끔하게 프로젝트가 진행된 부분이 매우 좋습니다.

여기에 추가적으로 관리 스킬을 하나 알려드리자면 비슷한 기능을 한군데 묶은 Epic Feature를 하나 만들고 그 하위에 각각의 개별 기능들이 있는 Issue를 Epic 이슈번호를 태그하면 Epic 에서 전체 연관된 이슈를 확인할 수 있어서 현업에서도 많이 사용되는 방식입니다.

[KyubumShin]

코드적인 부분에서 드릴 이야기는 utils/emsemble.py 부분에서

 ## 가중치 수정하는 부분 _ default 값 = 1,1,1,1
weights = [1,1,1,1]
## 박스 스킵 임계값 수정
skip_box = 0.1
## 신뢰도 점수 계산 방식
conf_type = 'box_and_model_avg'
## bbox 오버플로우 허융
allows_overflow = False

위와 같은 방식으로 직접 가중치 및 임계값, 계산방식을 수정하는데요 이럴경우 결과값으로 나온 submission.csv 파일 관리가 힘들 수 있어서 해당부분 에 파일명에 인자로 입력한 파라미터 값들을 추가해서 구분하기 편하게 하는것도 좋을것 같습니다.

추가적으로 csv 파일 같은 경우 string 형태로 파일을 저장하기 때문에 숫자의 자리수에 따라서 파일의 용량이 크게 변하게 되는데요. 어느정도의 오차를 허용하는 선에서 결과값의 float 값을 제한한다면 이전에 랩업리포트에서 이야기 했던 제출 실패 제한 iou 영향이 덜하지 않았을까 생각도 듭니다.

[KyubumShin]

그 외에는 정말 사소한 부분들인데요
일부 inference 용 코드간의 통일성이 맞지 않는 케이스가 있습니다.

if __name__ == "__main__":

으로 시작하는 inferece 코드와 그렇지 않은 코드가 있어서
이 부분은 일관성 있게 통일해 주시면 좋을 것 같습니다.
(이 부분은 개인적인 취향에 의해 말씀드리는 부분이라 꼭 고치지 않아도 괜찮습니다)

[KyubumShin]

수고하셨습니다! 전반적으로 잘 짜여진 코드입니다.