저해상도 조류 이미지 분류 AI 경진대회

알고리즘 | 월간 데이콘 | Vision | 분류 | Macro F1 Score

상금 : 인증서 + 데이스쿨
891명 마감

연습

대회안내 데이터 코드 공유 토크 리더보드

제출

[Public 46th 0.97005, Private 65th 0.96931] SRGAN + CAFormer

miynib

2024.05.10 08:51 485 조회 language

caformer, swinv2, convnext 등등 여러 모델들을 시도 해봤습니다.
컴퓨팅 자원 문제로 모델 용량이 적은 모델들로 실험을 해볼 수 밖에 없었던 점이 아쉽네요.
img size 256으로 pretrain한 모델 위주로 실험했고, 224 size의 caformer_b36.sail_in22k_ft_in1k의 성능이 가장 좋았습니다.

파이썬초보만 님이 올려주신 코드를 참고했습니다. 감사합니다.

고해상도 이미지를 같이 주신 점에 착안해, Super Resolution 기법을 고집해서 사용했습니다.
ImageNet pretrained SR model들 중, SRGAN이 현재 자원으로 사용 가능했고,
https://github.com/Lornatang/SRGAN-PyTorch
위 모델을 사용했습니다.
Generator, Discriminator 모두 pretrained된 모델을 사용했고, 10 epochs를 사용해 학습했습니다.
인풋 데이터셋으로 크기 256의 데이터를 사용했고
주어진 64사이즈 데이터셋만을 사용한 것보다,
64사이즈를 256으로 resize 한 데이터 절반, 주어진 256사이즈 데이터 절반 총 15000여개 데이터셋을 사용했습니다.

비전 대회는 처음이라 미숙하지만, 좋은 경험이었습니다.
참가자 분들 모두 고생하셨습니다~