코스포 x 데이콘 자동차 충돌 분석 AI경진대회 채용

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상금 : 채용
2023.02.06 ~ 2023.03.13 09:59 + Google Calendar
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[PRIVATE 16th] r3d_18 + non sudo-labeling + voting

EISLab_이희원

2023.03.16 23:41 1,640 조회 language

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r3d_18 모델과 timesformers 모델을 사용했고,
StratifiedKfold와 compute_class_weights 및 FocalLoss를 사용하여 Class imbalance를 해결했습니다.
sudo-labeling 과정은 하지 않았습니다.

[개발환경]
OS : Ubuntu 18.04
GPU : (NVIDIA RTX 3090Ti) x 2
RAM : 256GB
CPU : intel Core i9-10980XE(18 core, 36 processor)

[코드 링크]
https://github.com/leeheewon-01/Car_crash_classification

[가중치 파일 링크]
https://drive.google.com/drive/folders/1Uv92b-rBUVrHqI0bEJc465krp3seTZlQ?usp=share_link

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[private 3rd] slowfast with class balanced loss

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[PRIVATE 16th] r3d_18 + non sudo-labeling + voting

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2년 전

Sub-center Arcface 를 이용한 weather labeling

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