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[Private 1st, 재애애영] CNN, Autogluon
이번에 운이 좋게 수상할 수 있게 되었네요. 연말에 좋은 마무리를 할 수 있어 기쁩니다.
모든 소스코드를 올리기에는 너무 길어서 과정이라도 소개한 PDF 파일 공유드립니다.
같이 제출했던 파일들 중에서 선택된 제출보다 더 좋았던 제출 값이 있어, 해당 제출본 기준으로 작성했습니다. (imputation 방법만 약간 다릅니다.)
진행했던 모든 실험을 담지는 못했습니다. 정말 다양한 시도들을 해봤던거 같은데.. 아무래도 이미지 resolution이 너무 낮다보니 잘 먹히지 않더군요.
혹시나 궁금하신 부분 있으시다면, 댓글 달아주세요!
소스코드는 가능하다면 조만간 github에 공유할 예정입니다 :)
레퍼런스들은 다음과 같습니다.
Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision, 2021
Attention-based Deep Multiple Instance Learning, 2018
Classification of Breast Tumours Based on Histopathology Images Using Deep Features and Ensemble of Gradient Boosting Methods, 2022
A generalized deep learning framework for whole‑slide image segmentation and analysis, 2021
Deep Learning Models for Histopathological Classifcation of Gastric and Colonic Epithelial Tumours, 2020
Breast Cancer Histopathology Image Classification Using an Ensemble of Deep Learning Models, 2020
축하드립니다.
안녕하세요 공부에 참고해보려고 실행해봤습니다. 모든 과정을 순서대로 진행하고 마지막 image_classification부분을 실행했는데
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [10, 1000] 오류가 발생했습니다.
설정해두신
label = label['0']
train['label'] = label
부분에서 train은 [10 rows x 1000 columns] , label은 [1000 rows x 1 columns] 구조라 train['label'] = label을 실시하면 train에 label 값이 10개밖에 들어가지 않습니다.
아무리 찾아봐도 해결하기 힘든데 조언 주실 수 있으실까요?
지금 파일들이 제 로컬에 없어서 확실치는 않습니다만,
제 기억 상으로는 train은 (n_samples x 1000) 였던 것으로 기억합니다.
그리고 label['0']은 크게 신경쓰지 마시고, (n_samples x 1)로만 만들어주시면 될거에요. pandas DataFrame에서 columns을 적용해주지 않아서 자동으로 ['0']으로 저장되어 따로 지정해줬던 것 같네요. 제출 시에 포함시킨 csv파일을 레포에 같이 포함시키지 않았어서 착오가 있었던 것 같습니다 ㅠㅠ
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