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지톨, Private score 6위(0.95324), Target augmentation
안녕하세요, private score 6위(팀명: 지톨) 코드를 공유합니다.
저는 이미지 증강 함수 위주로 코드를 구축했으며, 그 외 부분은 baseline 코드와 크게 다르지 않습니다.
개발 환경 및 코드 설명은 깃허브 repository readme 파일을 참고해주시기 바랍니다.
https://github.com/ztor2/dacon_competition_plant_disease
코드는 추가 수정을 거쳐 것허브에 최종본이 업로드될 예정입니다. 본 게시물 또한 마감 전까지 수정될 수 있습니다. 그리고, 이미지 증강 example을 토크 게시판에 별도로 업로드할 예정입니다.
제가 이미지 프로젝트 경험이 거의 없는데 baseline 코드를 바탕으로 대회를 수행할 수 있었습니다. 코드 공유해주신 데이콘 측과 참가자분들께 감사드립니다. 모든 참가자분들 고생 많으셨습니다.
* torch_aug_with_part_bbx 함수 indentation 오류 수정, 불필요 변수(labels_str_oversampled) 제거 (02.06)
좋게 봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ 고생하셨습니다.
확보한 데이터의 중요성을 다시 한번 생각해보게 되네요. 코드 공유 감사합니다 :)
Augmentation에 감동이 있네요... 코드 공유 감사합니다!
좋은 코드 감사합니다! over sampling 기법등도 사용 하신 것 같은데 베이스라인 대비 성능향상은 augmentation기법으로 인한건가요?
오버샘플링 사용이 최종 submission score를 높이진 못했지만, 모델이 최고 성능에 수렴하는 속도가 훨씬 빨라져서 일정 비율의 오버샘플링은 필요하다고 판단했습니다. 주요 성능 향상은 augmentation에 의한 것으로 보입니다.
어그멘테이션 보고 놀라고갑니다..!!
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덕분에 새로운 augmentation을 알게되었네요.
수고하셨습니다^^