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월간 데이콘 컴퓨터 비전 학습 경진대회

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2020.09.16 06:33 5,929 조회 language

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대회 중 앙상블을 끝내지 못하고 제출했는데, 성능이 0.03 - 0.04 public LB에서 향상되었습니다.

모델은 평범한 ResNet을 facebook research github에서 가져왔고 이유한님의 유튜브에서 설명해주신 CutMix와 SWA, 그리고 label smoothing을 적용했습니다.

성능을 가장 향상시킨 기법은 psuedo-label을 활용한 semi-supervised learning이었습니다.

마지막 앙상블을 이상하게 1일 제출 한도에 걸려 제출 못한 것이 아쉽습니다. 킵고잉!

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4년 전

2틀만에 [Private 13등], Public 93.17 기법 공유

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