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다들 어떤 방법 쓰시나요...?
저는 0.14 부근에서 성능올리려고 하는데,
0.5이상 달성하신 분들은 어떤 방법 쓰시는지 궁금하네요...(감도 안잡히는데)
알겠습니다... pipeline을 어떻게 설계하냐는 아이디어 경쟁이네요....
혹시 관련 레퍼런스 있으면 공유해 주시면 감사하겠습니다
데이터를 잘 관찰해본다면, 인간도 시간만 주면 train에 있는 데이터들을 풀 수 있는 정도의 난이도인 data들로 있다고 전 판단 했습니다.
전.. 아이디어가 그렇게 떠오르진 않기도 했고 end-to-end로 풀 수 있다고 판단해서 분리하지는 않았는데요.
저는 이 task에 맞는 모델이 무엇인 지 생각하면서 해결해보려고 했던 거 같습니다.
구글에 관련 레퍼런스를 많이 뒤져봐도 전 도움이 되지는 않았습니다.
그러면 classification으로 푸셨나요? 아니면 baseline처럼 regression과 비슷하게 푸셨나요?
저는 baseline 같이 segmentation 모델을 여러 개 사용해 봤는데 모델 크기가 클수록 성능이 떨어지고, 적절한 모델을 찾았지만 점수가 0.14 정도 밖에 되지 않더라고요...
저는 baseline 같이 spatial grid이 나오도록 설계했습니다.
오... 알려주셔서 감사합니다..!!
더 다양한 task의 모델을 활용해 봐야겠네요
와.. 역시 금방 따라잡히군요... 다들 고득점을 해서 이젠 PRIVATE score에 기도를 해봐야겠네요.
매일 리더보드 보고 있습니다 ㅎㅎ
test 데이터가 많아서 순위가 뒤바뀌는 건 크게 없을 거 같네요 ㅎㅎ
안녕하세요 BrainAI_이희원님.
감사합니다.
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베이스라인처럼 모든 단계를 한번에 end-to-end로 푸는 것은 굉장히 어려운 태스크 같습니다.
원본 순서를 얻기 위해 필요한 과정을 여러 스테이지로 나누어 작은 문제들의 결합으로 표현해 볼 수 있습니다.
저의 경우 문제를 분할하고 나니 각각에 적합한 도구를 사용하기 편했던 것 같아요.
이러한 접근도 고려해보시면 어떨까 싶네요