[1주년 기념] 데이스쿨 최대 40% 할인 🎁
분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회
accuracy 결정 주요 요인
안녕하세요!
대회를 참가하는건 처음이라 아직 잘 모르는게 많긴 하지만,
이번 대회를 진행하면서 깨달은게 있다면, "파프리카 흰가루병 초기, 중기, 말기를 얼마나 잘 분류했는가" 가 순위를 결정할 것 같습니다.
다양한 모델들로 시도해보면서, confusion Matrix를 뽑아본 결과, 다른 minor class에 비해서도 얘네 셋이 항상 문제더라구요.
이 셋을 얼마나 잘 discriminate할 수 있느냐가 문제일 것 같은데, 이를 어떻게 해결하면 좋을 지 아이디어 있으신 분들 공유해주시면 감사하겠습니다 :)
좋은 아이디어 인것 같아요! 다만, DA에 모델성능이 다소 민감하게 반응하는 것 같아서, 좀 조심스럽긴하네요..ㅎㅎ
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
Data augmentation을 통해 학습이 잘 안 되는 class에 데이터를 추가하여 학습하는건 어떠신가요?