포디블록 구조 추출 AI 경진대회

알고리즘 | 비전 | 분류 | Accuracy

Prize : 1,000 만원
946명 마감

Practice

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Submission

[Private 4위] siwooyong : CLIPSeg + EVA + ML-Decoder + COCO

siwooyong

2023.02.02 18:22 2,968 Views language

재밌는 대회 진행해주신 데이콘, 포디랜드, AI Frenz께 깊은 감사의 말씀을 전합니다.
또한 긴 시간동안 대회에 참여하신 참가자분들도 정말 수고하셨습니다.

개발 환경
: colab pro+(Linux)

버전
: python==3.8.10
: albumentations==1.3.0
: numpy==1.21.6
: pandas==1.3.5
: cv2==4.1.2
: sklearn==1.0.2
: json==2.0.9
: torch==1.13.1+cu116
: timm==0.6.12
: transformers==4.26.0

코드
: preprocess, model1_training, model2_training, inference 순서로 run하시면 됩니다.

Private Score 복원이 가능한 코드 파일 : https://github.com/siwooyong/4DLand-AI-Challenge-for-block-multi-label-classification
Private Score 복원이 가능한 모델 weight 파일 : https://drive.google.com/drive/folders/1m2j5nY6LLN5HA_IdDB_LjfDOupD2J7bG?usp=sharing
사용한 외부 데이터 파일 및 출처 : http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip
서면 평가 PPT 자료 : https://drive.google.com/file/d/12o4oM4TGOLCZj0Km_SMMpan0u39b9VQz/view?usp=sharing

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Comments 5개

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다냐니라

2023.02.05 16:23

발표자료 잘 봤습니다. 많이 배워갑니다.
하나 질문드리고 싶습니다. ' 데이터를 shuffle한 후 train, val을 나누어 학습하면 data leakage' 라는 내용이 있는데,
조금의 각도변화는 거의 동일한 이미지라고 판단하셔서 leakage라고 보신건가요?

이세의인공지능

2023.02.05 19:15

저도 경험상 한 원본 1번 사진을 학습해서 아주 작은 각도를 돌린 2번 사진을 예측하면 val score가 굉장히 높게 나왔던 것 같습니다. 그런 면에서 data split을 하나의 원본마다 묶음으로 처리를 해주던지, 셔플을 하지 않는 방식이 유리하다고 판단하신 걸로 이해했습니다... (맞을까요..?)

siwooyong

2023.02.05 20:17

좋은 질문 감사합니다.
그렇습니다. 대회초반에 셔플을 하고 학습을 했을때 validation 스코어가 지속적으로 상승하는 모습을 보고 data leakge가 발생했다라는 것을 짐작을 했고, 데이터 분석 후에 이유를 파악하게 되었습니다. 해당대회는 train 데이터 overfitting시에 test 데이터에서의 악영향이 더 컸을것이기 때문에 데이터를 shuffle하지 않고 올바른 validation을 수행하는 것이 중요했습니다.

siwooyong

2023.02.05 20:16

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