진동데이터 활용 충돌체 탐지 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 산업 | MSPE

상금 : 총 600만원
833명 마감

연습

대회안내 데이터 코드 공유 토크 리더보드

제출

Pytorch 코드(Public : 0.00545, Private : 0.00498)

메카닉

2020.07.10 19:39 8,268 조회 language

대회 기간 동안 많이 고생하셨습니다!

(같이 대회에 참여해주신 팀원분도 정말 감사하고 고생하셨습니다.)

상위권 분들의 솔루션이 정말 궁금하네요.

많이 부족한 코드이지만 공유해보려고 합니다.

- XY, MV 따로 학습하였습니다

- Model : ResNet-34, SE_ResNet-34 (1D)

- Optimizer : Adam(Cosine Decay, start_lr : 0.001, epoch = 510) + Lookahead

- Stratified k fold (5) - > XY, MV 각각 다른 방식을 적용하여 분리 (XY학습시 MV 이용, MV 학습시 XY 이용)

- Augmentation
Scaling : 진폭이 운동에너지(0.5 * M * V^2)와 어느 정도 비례함을 보았고 이를 이용해 주어진 데이터에서 운동에너지의 최댓값과 최솟값 사이로 스케일링 (XY 학습 시에만 적용)
Shift
음수 양수 flip : 유사한 위치의 센서 비교하였을 때 부호가 다른 것들을 발견하고 각 채널에 확률적으로 -1을 곱해주었음

- clipping : 시뮬레이션을 통해 생성된 데이터이므로 데이터들이 일정 범위에 존재하리라 판단하여 XY : -400~400, M : 0~175, V : 0~1 사이로 clipping해주었습니다.

많이 부족한 코드입니다. 혹시 이상한 부분이 있다면 알려주시면 수정하도록 하겠습니다..!