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[Private, Public기준 10등] Convolutional AutoEncoder
공동작성자
안녕하세요
먼저 대회 진행하시느라 다들 고생하셨습니다.
저희 팀은 Private 과 Public 기준 10등을 기록하였습니다.
Dacon에서 진행된 Baseline 코드를 기준으로 먼저 성능향상을 진행해본 후 더 이상 올릴 수 없다고 판단해 다양한 모델을 시도하다가 Convolutional AutoEncoder와 데이터 증강, 후처리로 좋은 성능을 만들게 되었습니다.
해당 대회는 Colab pro로 진행하였습니다.
안녕하세요
이해하신게 맞습니다!
답글을 달았던 것 같은데, 안달려 있네요...
늦었지만 좋은 코드 감사합니다!
많은 도움이 되었습니다
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코드 공유해주셔서 감사합니다.
너무 길어서, 제가 잘 이해했는지는 잘 모르겠습니다... 먼저 제 짧은 지식으로 위 내용을 정리하면,
simluation/SEM -> Depth map으로의 pair Data를 이용해 Depth map generator model 한개를 만들고,
해당 모델을 이용해 train/data의 SEM image를 inference해 pseudo labeling된 Depth map을 만든 뒤
해당 train/SEM -> pseudo labeling Depth map으로 가는 Depth map generator model을 만들었다라고 생각을 해도 될까요?