안녕하세요!
비록 수상은 못했지만 방법론 공유하고싶어서 올립니다 ㅎㅎ

1. 모델
모델같은 경우에는 deep_svdd라는 모델을 사용했어요
autoencoder로 특징을 추출하고, autoencoder에 encoder와 같은 구조의 모델로 이상치를 탐지하는 모델이에요

2. 전처리
이번 대회의 경우에는 전처리에 신경을 많이 썻어요
제가 생각하기로는 반도체의 불량이 크게 두가지로 나뉜거 같습니다.

1. Lead frame 불량
2.패키지 크랙

그래서 저는 패키지 부분과 lead frame 부분을 crop해서 두개의 모델로 학습 및 분류를 하는 방법론으로 접근했어요
lead frame 경우에는 색이 그다지 이상치 탐지에 도움이 안될거 같아 gray scale로 해봤고, 패키지 부분은 대조를 높여서 시인성을 확보했습니다.

public에서는 1 score가 나와 기대했는데 아쉽네여 ㅜㅜ