Bengali 대회 종료 2020년 3월 16일 Bengali 손글씨 분류 대회가 종료됐다. 우리팀의 최종 성적은 0.9272로 전체 2,059개 팀 중 318등을 기록했다. 해당 대회에 최종 제출한 모델은 전이 학습을 통해 만들 모델들의 앙상블로 구성했다. 사용한 모델의 종류는 seresnet, efficientnet, ghostnet, densenet 4가지 이며 가중치를 각각 다르게 주어 모델의 성능을 향상시켰다. 스터디를 진행하면서 처음 참가한 대회로 성적은 나쁘지 않다고 생각한다. 해당 대회를 진행하면서 배웠던 점은 크게 1) Framework, 2) 이미지 전처리, 3) 전이학습 이다. 1) Framework 기존에는 상위 레벨의 언어인 케라스를 중심으로 사용했다면, 이번 대회에서는 파이토치를..

Bengali 대회 진행 2020년 03월 07일 Bengali 손글씨를 분류하는 캐글 대회에 참가했다. 대회에는 혼자 진행하는게 아니라 같이 머신러닝을 공부하는분들과 팀을 이루어 참가했다. 참가한 대회는 아래와 같음 https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19 Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification Classify the components of handwritten Bengali www.kaggle.com 1. META DATA 우리가 분류해야 하는 벵갈어는 벵갈해 인근지역에서 주로 사용되는 언어 중 하나이며, 분류해야 하는 종류는 총 3개로 다음과 같다. 1. Grapheme_root: 자음/모음 모두 가능 2.Vowel_dia..