DACON (2) 썸네일형 리스트형 사물 이미지 분류 대회 ✈ 사물 이미지 분류 대회 Github : https://github.com/han-tae-ho/dacon/ 대회 소개 : 총 10개의 class 로 이루어진 데이터를 분류 대회 결과 : Accuracy : 0.8712 ( 26위 / 460팀 ) 주요 기술 : Computer Vision, Image Classification, SRCNN + Efficientnetb0(or Resnet34), Pesudo Labeling, TTA 피드백 Meta Pesudo Labeling 구현 및 적용을 안한 점 (그냥 Pesudo Labeling 사용) Teacher 모델과 student 모델 dropout layer 수치 다르게 돌려봤으면 ?? (labeled data의 dropout이 더 높게 - 논문참고) 데이.. Dacon 대회 정리 🏆🏆 Dacon Competition 🏆🏆 🦽 농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회 대회 소개 : 병해 피해를 입은 작물 사진과 작물의 생장 환경 데이터를 이용해 작물의 병해를 진단하는 AI 모델을 개발 대회 결과 : F1 score : 0.779 ( 290위 / 1513팀 ) 주요 기술 : Image Classification, Efficientnetb0 피드백 대회 하루 전 참여하여 single model 만 돌려본 점이 아쉽다. 시간이 없다보니 train, valid split 없이 train만 돌려서 overfitting이 난 것 같다. (토론 게시판 보니 image만 이용한 singlemodel 0.85 정도 나옴) 생활 환경 데이터를 활용 하지 않았다. 시간이 충분했다면 ? C.. 이전 1 다음