HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 First Half Hecto Recruitment AI Competition

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이미지 분류 모델 제작 방향성 관련 질문

2025.06.06 19:44 1,029 Views

계속 이것저것 바꿔가며 시도해보는 중인데 저만 헤매고 있는거 같아 질문드립니다. 이런 대회를 다들 참여하면서 0.1 중반대 이상으로 올라갈 수 있는 핵심 요소가 뭘까요 ..

예를 들어, 이미지 증강 기법의 차이일까요, 아니면 모델 선정 부분의 차이일까요? 혹은 후처리를 하신다던지 다른 중요한 부분이 있을까요?


또한, 이번 대회 데이터는 전면, 후면, 잘린 사진 등 다양한 뷰가 섞여있는거 같은데 , 이런 경우 뷰별로 나누어 별도 학습을 하거나 바운딩 박스를 그려서 중요한 영역만 학습시키는 방법을 쓰는 분들도 있는지도 궁금합니다. 이런 데이터 특성을 다들 어떻게 대응하고 계신지도 궁금합니다.

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LEXXSH
2025.06.06 21:36

이미지 증강 기법의 차이라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.

모델같은 경우 저희는 convnext_base를 사용하여 가장 높은 점수를 달성하였습니다.(추가로 더 실험중에 있습니다..)
후처리는 다양한 방법을 사용해보았는데, 오히려 성능이 더 떨어지는 경향을 확인하였습니다.

두번째 질문에 대해 저도 실험중이라 자세히 답변을 드릴수는 없지만 
(전면, 후면), (내부, 외부)와 같이 각 차별 클래스에서 별도로 클래스를 또 나누어 학습도 진행을 해보았는데 이것도 오히려 일부하락하는 모습을 확인했습니다.

대부분의 차종은 인식이 잘되는반면, 연식이 다르거나 유사한 외관을 가진 차량에 대해서 confidence가 갈리거나, 일부틀리는 모습으로 보아 fine-grained한 특징을 어떻게 잘잡아내느냐가 핵심인 대회같은데 차별로 차이를 가지는 그릴, 헤드라이트, 타이어 부분에 집중을 시키려고 저도 시도중인데 잘 되지는 않습니다..
저도 이부분에 대해 다른 아이디어가 있으신지 궁금하네요 

과적합방지위원회
2025.06.06 23:01

이런 대회에서 의견을 공유해주시기 쉽지 않은데, 선뜻 공유해주셔 감사합니다.
의견 주신 내용으로 다양한 시도를 도전해보겠습니다. 저도 후처리를 해봤는데, 성능이 별로 좋지는 않더라고요.

음 .. 저도 헤드 라이트, 타이어 이런 부분에서 캐치를 해야한다고 생각하지만, 테스트 사진이 애매해 쉽지는 않다고 생각합니다.
저도 좋은 의견이 나오면 공유드리도록 하겠습니다. 감사합니다.

LEXXSH
2025.06.06 23:08

앞서 다른 토크에서 나왔던 Half 증강은 확실히 효과가 있습니다. 
저도 처음부터 이걸 시도하진 않았고, 다른 증강(Mosaic)을 시도하는 과정에서 성능향상이 있었기에, Half 증강을 시도했었는데 유의미 했습니다.

또한 이미지사이즈도 어느정도 영향을 미치는거같습니다.
Cutmix와 같은 Hard 한 Augmentation을 적용했을때 성능향상이 존재하였습니다.

저도 이것저것(데이터증강관련 기법, 학습관련 기법, 2-stage 기법등등...)을 시도해보았는데 단일모델 기준 10-11 점수대에 머무른지 오래되었기에,,
어느정도 동병상련의 마음으로 답변드렸습니다 ㅎㅎ 아이디어 공유는 환영입니다. 

과적합방지위원회
2025.06.07 02:06

그렇군요 .. 열심히 저도 공부해서 LEXXSH님을 견제할 수 있는 등수까지 올라가겠습니다!
오늘 너무 친절하게 답변주셔서 감사합니다. 역시 배울게 참 많네요. (ㅠㅠ)

NAJUNGHWAN
2025.06.06 23:47

첫째는 모델 선정과 모델 구조, 둘째는 증강, 셋째는 후처리라고 생각합니다.
일단 점수가 0.15를 넘는다면 대회 목표와 부합하는 모델 아키텍처부터 다시 구성해 보시는 걸 추천드립니다.

대회 특성상 CV와 LB 점수가 1.5~2배 정도 차이나는 건 정상이나, 
그 이상이면 뭔가 문제가 있는 것이니 그 부분도 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

증강 관련해선 TTA도 도움이 됐습니다. 좋은 결과 있길 바랍니다. 

과적합방지위원회
2025.06.07 02:05

덕분에 조금은 방향성을 잡을 수 있을 거 같습니다. 도움 주셔서 감사합니다.
좋은 결과 있길 바랍니다. 좋은 인사이트 있다면 저도 공유하도록 하겠습니다!