농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회

안녕하세요, private score에서 7위를 달성한 코시국팀입니다.
저희 팀은 baseline코드를 참고하여 전체적인 구성은 비슷하나 cnn모델은 densenet201, rnn모델은 레이어를 조금 더 추가해 학습 모델으로 사용하였습니다.
주어진 바운딩 박스 정보를 사용하기 위해 고심하다 각 이미지에서 객체 부분만 crop하여 저장후 train 과정에 포함시켜 데이터 증강으로 사용하였습니다.

efficientnet, regnet등 sota 모델들에 대한 실험도 진행해보았지만 무거운 모델이라 그런지 최적화 시키는데 더 어려움이 있었던것 같습니다. 때문에 보다 가벼운 모델을 사용함으로써 좋은 점수를 기록할 수 있었던것 같습니다.

보다 자세한 내용은 깃허브링크를 참고하시면 될 것 같습니다. 또한 저희 팀 역시 2월 8일까지 깃허브 내용이 계속 업데이트 될 수 있다는 점을 감안해 주시면 감사하겠습니다.

깃허브 : https://github.com/HANJIYONG/Dacon_Plant_disease_diagnosis