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Private 5위 ConvFilter,Transformer Ensemble
안녕하세요 코드 공유합니다. 대회를 뒤늦게 참여해서, 데이터 EDA는 충분하게 하지는 못한 것 같습니다
1. 분류 이미지 데이터가 대개 중앙에 있다는 것을 고려해서 centorcrop을 적용했고, 병해와 color와 연관이 있다고 생각해서 pixel을 크게 바꾸는 aug는 사용하지 않았습니다(밝기만). 그리고 이미지의 mean, std를 직접 구해서 적용했습니다
2. 클래스 불균형이 있어서, loss에 class_weight를 적용했습니다
3. Optimizer는 adamp, lr은 1e-4, 스케줄은 Reduce가 가장 잘 동작했습니다 (Effv2는 anneal)
4. cutmix가 많이 점수를 개선했습니다
5. 다양한 pretrained(ink, ink21, ns | effb4-ns, effv2-ink21, vit384, swin384)를 사용해봤고, Stk fold 와 tta 적용을 했습니다
6. 제출수가 많지 않아 수도라벨링은 따로 테스트를 못했습니다
모델 테스트는 config 주석 하나씩 지우면서 수행하면 됩니다. 감사합니다
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