[Boostcamp AI Tech] 4주차 Day 4 학습 기록

금요일에 적는 목요일 기록

대회 진행상황

• 대회 팀 결성 마감이 오늘까지로 앞당겨지면서, 오늘이 마지막 개인 제출일 이었기 때문에, 최대한 많은 제출을 하면서 변화에 따른 성능 변화를 체감하는 것을 목표로 하였다.

• 구체적으로, Albumentation을 사용하면서, 여러 transform 기법 여러 가지를 넣었다 뺐다 하면서 accuracy를 측정하였다.

  • ToGray()를 사용하였을 땐 성능이 약간 올랐다.
    • 안 그래도 적은 image의 feature가 줄어드는 게 아닐까 싶었지만 , 마스크 이미지가 색이 제각각이어서 흑백으로 만드는 것이 색이란 요소를 덜 학습하게 만들기 때문에 성능이 잘 나오는게 아닐까 생각한다.
  • Resize()를 통해 정사각형으로 크기를 줄였을 때, 성능이 엄청 많이 떨어졌다.(안 쓰면 50%대, 쓰면 30%대)
    • 다른 사람의 경우엔 resize를 적절히 쓰는 경우가 많아 무엇때문에 성능이 떨어졌다 단정짓긴 힘들지만, 직사각형인 원본 사진을 가로 길이 변화 없이 세로 길이만 줄인거라 특징이 일그러진 게 아닐까 생각한다.

• 모델을 resnet18에서 efficientNet-b4로 바꿨더니 성능이 많이 올랐다(Acc 71%, F1 score 0.67)

  • 확실히 성능 좋은 모델을 쓰는 게 좋다는 생각이 들었다.

피어 세션

• 팀원들과 각자의 대회 진행 상황을 공유하였다.
• 팀 협업을 위해 모듈화를 진행하고, 각자 좋은 아이디어를 깃에 올려 각자 적용하기로 하였다.

느낀 점

• 8시간 채워 자니 몸은 피곤한데 의욕은 잘 안꺾이는 느낌..
• 그냥 해나갈 목표를 찾아서 그랬던 것 같기도 하다.
• 전체 프로세스랑 약간의 코드는 어느 정도 이해한 것 같아서 다행이다. 하지만 세부적으로 아직 할 줄 알아야 하는 게 많아(다양한 EDA 및 시각화, wandb, 그 외 custom 등등..) 열심히 해야겠다.
• 제출을 10번 꽉꽉 채워 하면서 학습과 score에 대한 감도 잡았다. 이젠 제출을 많이 못하는 만큼 스페셜 세션에 맞춰 기본 실력을 확실히 잡고 가면 만족스러운 대회가 되지 않을까 생각한다.