HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회

이미지는 전체 학습 데이터셋의 색상 통계를 추적하여 배경 제거 후 컬러 증강을 하는 사전 증강을 적용했습니다.

수동으로 클래스 당 이미지 직접 확인하면서 브랜드와 국가 등으로 분류하여 1차 분류기를 지나
이 예측 결과와 이미지를 피쳐로 계층적 분류하는 아키텍쳐로 구성하였습니다.

두 모델 모두 acc는 검증 acc가 0.97 초 중반까지는 상승하나 log loss의 갭이 너무 커 높은 순위를 차지하지는 못한 것 같습니다.
추론 과정에서 폴드별 체크포인트를 SWA로 가중치를 평균 내어 온도 스케일링 최적값 튜닝을 한 과정이 가장 좋은 log loss를 추출할 수 있었습니다.

코드는 깃허브에 공유하였습니다. read me와 코드는 정리 중 입니다.
첨부는 증강 예시 본 입니다. 
https://github.com/zzunnii/Hecto-AI-Challenge-CarClassification