컴퓨터 비전 학습 경진 대회.

대회의 문제를 해결하기 위해서 진행된 EDA, Code, Submission의 설명 및 기록.

Directory structure description.

```컴퓨터 비전 학습 경진 대회 ├── Baseline(DACON) ├── Data Argmentation ├── Data visualization ├── Data(DACON) ├── Docs ├── EDA(Exploratory Data Analysis) ├── Image ├── Individual model(After parameter optimization) ├── Individual model(Before parameter optimization) ├── Optimizer optimization ├── Parameter optimization(ImageDataGenerator) ├── Submission ├── Voting ensemble(After parameter optimization) └── Voting ensemble(Before parameter optimization)

## Rules.

Public Score: 전체 테스트 데이터 중 1%로 채점

Private Score: 나머지 테스트 데이터로 채점

외부데이터 사용 불가, 사전학습모델 (pretrained model) 사용 불가

## Optimization.

Parameter optimization(ImageDataGenerator), Optimizer optimization, Data input size tendency를 통해서
나온 가장 최적화된 Parameter로 Individual model(After parameter optimization)을 진행하였습니다.

image size = 224. Batch_size = 8. optimizer = Adam. epochs = 500. ImageDataGenerator ( rescale = 1./255, validation_split = 0.075, rotation_range = 15, width_shift_range = 0.00, height_shift_range = 0.05 ) ```

Result.

Voting ensemble(Before parameter optimization)에서는 0.93386에 그쳤지만, Parameter optimization(ImageDataGenerator), Data input size tendency, Optimizer optimization을 진행한 결과 private score 0.94599을 달성하여, 해당 대회가 열린 기간의 점수 중 가장 높은 점수를 달성할 수 있었다.

Table of contents

컴퓨터 비전 학습 경진 대회.

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Result.