농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회

혹시 다들 이미지 사이즈를 어떻게 하고 계신가요?

비회원
2022.01.26 22:55 1,995 조회

밑에 글 중  사이즈를 이용하면 간접적으로 data leakge 가 될 수 있다는 글을 읽고,

데이터 resize가 굉장히 중요할 것 같다는 생각이 들었습니다.


저 같은 경우에는 224 x 224로 계속 진행해왔었는데,

다른 분들은 어떻게 하고 계신가요?

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비회원
2022.01.26 23:49

저는 여러 size로 모델 계속 바꿔가며 해봤는데 딱히 size에 영향을 크게 받는다는 느낌은 못 받았습니다.
다른 이야기지만 혹시 이미지만 사용하셨을까요??

비회원
2022.01.27 00:36

저는 csv도 같이 사용했어요! 제가 올린 코드공유에 보시면 저는 dim을 baseline에서 조금 변경했어요!

Statistics
2022.01.27 01:20

어떤 방법/크기의 resize든 이미지의 폭 정보가 흘러들어갈 수 밖에 없다고 생각합니다.
그래서 무난히 모형을 적합해도, 단일모형으로 0.9에 가까운 F1 macro가 나올 수 있는 거라고 생각합니다.

일단은 주최측에서 따로 제약을 두진 않았으니까 굳이 leakage를 고려할 필요는 없을 것 같습니다.
저는 256 *256으로 하고, 비율을 고정하고 빈 부분은 검은색 padding을 뒀습니다. 

사이즈보다는 점수를 깎아먹는 label에 대한 후처리가 더 중요한 것 같아요!

비회원
2022.01.27 01:39

감사합니다! 저도 사실 점수를 깎아먹는 이 label들이 (파프리카 흰가루병) downsizing하면서 생기는 information loss로 인해 discriminate하지 못한다고 생각해 (512, 384)로도 몇 번 시도해봤는데 잘 안되네요 ㅎㅎㅎ

ixxi
2022.01.27 09:24

저는 세로 길이가 항상 512라서 (512,512)로 하는데 혹시 세로와 가로의 비율을 유지하는 것이 많이 중요한 사항일까요??

비회원
2022.01.27 13:42

저도 정확한 답변은 드리지는 못하지만 제 경험과 다른 분들이 말씀하신 것을 토대로 봤을때는 크게 중요하지 않은 것 같아요..

비회원
2022.01.27 13:49

저는 모델덕분인지 512,512로 제로패딩을 해준 덕분인지는 모르겠지만 이것 덕분에 validation과 test사이에 점수격차를 많이 줄이긴 했습니다.

yh9468
2022.01.27 14:56

224 x 224 보다는 320 x 320으로 하는게 더 잘나와서 그렇게 수행했습니다.