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    0.48점의 벽에 막혔던 내가 전생해보니 private 15등인 건에 대하여

    WhiteCow
    2023.03.13 15:32 1,501 조회
    comments 3

    기부니가 아주 좋아요~

    코드는 정리해서 올리겠습니다

    사용했던 방식

    • 각 주제 별로 학습한 후 결과물을 뽑아서 합쳤습니다.
    • 적용한 augmentation과 자세한 방식들은 이전 글ㅇㅔ 모두 나와 있습니다. 참고해주세요
    1. Timing
    2. Efficientnet-b4_ns 사용
    3. input size = 384
    4. Weather
    5. Efficientnet-b4_ns 사용
    6. normal class 15%만 활용
    7. input size = 384
    8. Ego + Crash
    9. slowfast_r101 사용
    10. input size = 224
    11. augmentation은 resize와 normalize 외에는 적용하지 않음


    앙상블은 쓰지 않았습니다.

    수도 라벨링 하지 않았습니다.

    댓글 3개
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    설빙더아이스
    2023.03.13 16:02

    input size가 엄청 크네요! 학습 기간이 오래 걸렸을 것 같아요,, 혹시 각 topic별 Val F1 Score 어느 정도 나왔는지 알려주실 수 있나요??

    WhiteCow
    2023.03.13 21:27

    당연하죠!
    1. timing = 9E-val0.9917755860165237
    2. weather = 18E-val0.9851339873218368
    3. ego + crash = 11E-val0.896981286687169

    DACON.edu
    2023.03.13 22:25

    수고하셨습니다~

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