농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회

먼저 재밌는 대회를 진행해주신 데이콘과 LG관계자분들께 감사드립니다.
대회에 참가하신 분들도 정말 수고하셨습니다.

코드는 해당 깃헙에 ipynb와 py 형식으로 올려두었습니다.
질문이 있으신 분은 댓글 달아주시기 바랍니다.
(https://github.com/siwooyong/LG-AI-Challenge-for-Plant-Classification)

저희 팀의 방식을 간략하게 소개드리자면 
1. 데이터 
  1) 이미지 : augmentation (flip, contrast, cutmix..)
  2) 시퀀스 : 중복된 시간을 가지는 데이터의 경우 "sequence[::2] , sequence[1::2]"중 random으로 골라서 max_length 가 300이하가 되도록 했습니다.

2. 모델
  - convnext, efficientnet, vit등 다양한 모델을 사용하였으나 resnext50_32x4d의 성능이 가장 좋아 해당 모델을 5fold 앙상블 하여 사용했습니다.

3. 훈련
  1) optimizer로는 AdamW, 스케줄러로는 cosine_schedule_with_warmup을 사용하였습니다.
  1) 5 fold로 5개의 모델을 훈련시켰고, 모두 25epoch 중 가장 좋은 validation score 를 가진 모델의weight를 각각 저장했습니다.
  2) cutmix는 25epoch중 15epoch까지만 적용하였습니다.


4. 추론
  - 5개의 모델의 output을 단순 평균하여 사용했습니다.