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Private 4th | 1.0 | ResNet50d | Transfer Learning

2022.09.06 17:41 1,237 조회 language

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

초반에 라벨 채점 오류로 좀 헤맸었지만 좋은 결과로 마무리 할 수 있어서 다행이라 생각됩니다.

Train시에는 Mixup, Label Smoothing, K-Fold를 사용하였으며, Test 시에는 Test Time Augmentation(Horizontal/Vertical Flip)과 Hard Voting으로 추론하였습니다. 

Solution은 아래의 Readme에 기술되어 있으니  참고해 주시고 질문사항이 있으시면 언제든지 댓글 남겨 주시면 답변드리도록 하겠습니다.

https://github.com/bellhyeon/2022-dacon-landmark-classification
코드는 내용이 많아 해당 코드 공유 페이지에 모두 담지 못하여 git에 정리하여 두었으니 참고해주시면 감사하겠습니다.

끝으로 이번 대회를 주최 및 주관하신 Dacon 관계자분들께 감사드립니다.

코드