광운대학교 운동 동작 분류 AI 경진대회

이전에 한번 개최된 적이 있는 대회여서 이전 대회의 코드를 많이 참조했습니다. 이전 대회 참가자 분들에게 감사합니다.
저희는 모델 구조는 이전 대회의 상위권을 차지한 모델 구조를 사용하였고, Data imbalance를 해결하기 위해 많이 노력했습니다.

시도한 것들
major class인 26번 class 안에서도 여러 동작으로 구분될 것이라는 생각을 가지고 
CNN을 Extractor로 사용하여 데이터를 extract 한 후 clustering을 시도하여 데이터 불균형을 해결해 보려 하였으나 clustering이 잘 되지 않아 최종 제출 하지 못했습니다.
이 부분이 가장 크게 아쉬움으로 남습니다.
불균형 문제를 해결하기 위한 다른 방법으로 여러 focal loss 등 여러 loss를 시도해 보았으나 결국 weighted loss가 가장 성능이 좋았습니다.

좋은 대회를 열어주신 학교 관계자 분들 및 데이콘 관계자 분들께 감사합니다.