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

[private 9th]을 하게 된 Elemental입니다.

시간을 많이 들이면서까지 재밌게 임한 대회였던 것 같습니다. 이런 기회를 준 헥토와 데이콘에 감사합니다.
성적은 아쉽지만 운이 좋게도 오프라인 행사에 참관할 기회가 생겨서 많이 배우게 되어 얻어갈 지식이 많았던 대회였습니다.
다음에도 이러한 대회가 있다면 또 참여하면서 성장하고 싶습니다!

증강은 대표적으로 Rotation, Perspective, Erasing, HalfCut, Cutmix, Mixup을 사용했고, 가장 성능 향상에 도움이 되었던 건 HalfCut, Cutmix, Erasing으로 보였습니다. 

 convNext v2 base와 Eva02 Large 모델 두 가지를 사용하게 되었습니다. 
한 모델 당 Phase1,2로 학습을 두번씩 거치고, T scaling 후에 각 추론 후 Soft Voting을 진행하였습니다. 
하다보니 코드가 길어졌네요.. 다음엔 더 깔끔하게 정리하고 좋은 결과를 낼 수 있도록 꾸준히 공부하겠습니다!

[코드 순서도]
convNext v2 base(Phase 1)  -> convNext v2 base(Phase 2 + T scaling)  ---
                                                                                                                                  +  ===> Soft voting
      Eva02 Large(Phase 1)       ->     Eva02 Large(Phase 2 + T scaling)       ---