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Private 5위 (0.96242), PoinMLP + Rotation, Scale Augmentation
공동작성자
저희와 똑같은 모델을 사용하신 팀이 있어서 신기했습니다.
저희 팀은 PointMLP와 전처리 과정으로 point input에 대해서 정해진 개수의 farthest point sample 을 뽑고서 PointMLP 모델로 Feature Extraction 과정을 거쳤습니다. 원래 처음에는 CurveNet으로 시도를 했지만, 200epoch 당 3일 정도의 시간소요를 보여주었기 때문에 CurveNet 보다 빠를것이라는 기대감으로 PointMLP 모델을 사용했습니다.
결과적으로, Validation set들에 대해서 (Training Set) 랜덤한 Rotation Transformation을 주면서 acc 를 갱신하고자 했기 때문에, 실제 validation score보다 높은 private score를 얻은 것으로 추정됩니다.
- 실험환경: NVIDIA RTX A5000 (Batch size 32, 20GB 소요)
또한 동일한 결과를 재현 가능하도록, dgl library 같은경우에는 처음 점 (index = 0) 을 무조건 포함하도록 하였으며, seed = 312에 대해서 동일한 결과를 얻을 수 있도록 했습니다.
모두들 수고많으셨습니다!
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잘 봤습니다.~ 수고하셨습니다.