생육 환경 최적화 경진대회

알고리즘 | CV | 회귀 | 생육 | NMAE

Prize : 총 300만원
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청경채 이미지 마스킹 방법 및 결과 공유합니다. (R)

물린다

2022.04.20 15:49 2,999 Views language

첨부된 pdf 혹은 제 블로그 (https://cysics.github.io/데이콘/이미지 전처리/digitizing) 를 참고해 주세요.^^
참고로 pdf 파일에는 일괄 적용해서 data를 뽑아내는 코드는 적용시키지 않았습니다. 실행시키는데 train과 test 모두 데이터화 하는데 1시간 넘게 걸리거든요. 이와 관련된 코드는 제 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

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Comments 2개

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dev-hunmin

2022.04.20 16:48

좋은 정보 감사합니다.

그런데 이 대회는 이미지에서의 잎면적을 예측하는 것이 아니라, 이미지에서 '1일 후'의 잎면적을 예측하는 것입니다. (알고리즘 분야)
그래도 1일이란 짧은 시간이기 때문에 얼추 관계가 비슷하게 나오는 것 같은데 성능을 끌어올리려면 환경데이터들을 잘 이용해봐야겠네요.

물린다

2022.04.20 16:58

세포당 증가량이 모두 일정하다고 가정할 때 잎의 면적이 넓은 쪽이 같은 시간동안 무게 증가량이 많습니다. 즉 잎면적이 넓을수록 1일 후 잎 면적(무게)도 더 많이 증가한다는 뜻이죠. 따라서 초기조건으로 잎 면적은 매우 중요한 변수 중 하나가 될 거예요. ^^
여기에 환경 데이터를 더해서 1일 후의 잎 면적을 예측해야 좀 더 그럴듯한 결과가 나올 것 같습니다. 문제는 환경 데이터에 결측치가 너무 많다는 거죠. ㅠㅠ

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EDA(시간에 따른 잎의 무게 및 생육 환경의 변화) (R)

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