월간 데이콘 Computer Vision 이상치 탐지 알고리즘 경진대회

안녕하세요, 먼저 이번 대회에 참가하신 모든 Daker 여러분들 수고 많으셨습니다.

이번 대회에서는 이전 대회에서 시도해보지 못한 Cutmix, Focal Loss, Arcface Loss 등을 시도해볼 수 있는 좋은 기회였습니다.
5-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 각 Fold 별 F1-Score는 0.95 ~ 0.97 사이의 결과가 나왔지만 적은 Anomaly Dataset에 대한 일반화가 부족했다고 생각되는 대회입니다.
Cutmix보다 Mixup 사용 시 F1-Score가 더 높았으며, Class Imbalance에 좋다고 알려진 Focal Loss는 gamma 값이 2.5일 때 보다 5.0일 때 더 좋은 성능이 나왔습니다.

https://github.com/bellhyeon/2022-dacon-anomaly-detection
내용이 많아 해당 코드 공유 페이지에 모두 담지 못하여 git에 정리하여 두었으니 참고해주시면 감사하겠습니다.
자세한 사항은 아래의 Readme를  참고해 주시고 질문사항이 있으시면 언제든지 댓글 남겨 주시면 답변드리도록 하겠습니다.

끝으로 이번 대회를 주최 및 주관하신 Dacon 관계자분들께 감사드립니다.