코스포 x 데이콘 자동차 충돌 분석 AI경진대회 채용

코딩 및 딥러닝에 입문한지 5개월차이며,  첫 대회라는 점 감안해서 봐주시면 감사드리겠습니다.

파이썬초보만님이 올려주신 Baseline코드를 사용하였으며, ChatGPT의 도움을 많이 받았습니다.

시도 및 특징으로는 
1. re-labeling : train 2698개 영상 중 112개의 label을 변경 (26개 삭제)
2. crash / ego / weather+timing 3개의 모델 학습
  - crash와 ego는 r3d_18
  - weather + timing은 timesformer / multilabel
     -> 구분이 어려운 snowy/rainy 이기에 차라리 timing정보까지 함께 구분하도록 학습시키는 것이 유리할 것이라 판단
3. 코딩실력 부족으로 3개의 submission 결과를 따로 합침
 
모든 과정은 Kaggle Notebook , GPU P100 환경에서 진행하였습니다.
파일 업로드가 2개만 가능해, pdf와 weather + timing은 timesformer multilabel 코드만 업로드하고 나머지는 링크로 공유하겠습니다.
-  models : https://drive.google.com/drive/folders/1ZO_sQMDd-IfVLhcalTIHlHsxNsI9JkeF?usp=sharing
-  github : https://github.com/dbtjr1103/DACON_Crash_Video_Classification

public(2위) 에 눈이 멀어k-fold를 사용하지 않은 모델로 변경한게 private 등수가 많이 낮아진 원인이 된 것 같습니다. 
기술적인 부분에서 부족한 점이 많았고, 프로세스 정립이 안되어 시간을 낭비하기도 했습니다. 
끝나고보니 아직 시도 해보지 못한 것들이 많았기 때문에 아쉬운점도 있고, 중간중간 정리를 하면서 진행하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 
많은 것을 배우고 성장할 수 있는 좋은 기회였던 것 같습니다.
감사합니다.