금요일부로 2주동안 진행된 P Stage 1이 종료됐다.
P Stage는 총 4개의 Stage로 이루어져 있는데, P Stage에 진행하는 프로젝트 주제들은 부스트캠프 홈페이지에 나와있는 것과 거의 동일하다. 그리고 P Stage는 Kaggle이나 데이콘같이 Competition 형식으로 진행됐다.
P Stage 1 주제는 이미지 분류(Image Classification)로 진행됐다.
총 18개 클래스로 이미지를 분류하는 문제였는데, 클래스별 불균형이 상당히 심해서 불균형 문제를 해결하는 것이 중요한 포인트였던 것 같았다.
파이토치로 competition을 처음 참가해봐서 어렵기도 했는데 먼저 데이터셋을 구성하고 모델을 구성하는 등등 전체적인 흐름을 만들고 본격적으로 여러 실험들을 해보았다.
여러가지를 실험해보면서 Albumentation을 통한 augmentation, timm을 이용한 pretrained 모델 사용, Stratified K-Fold Cross Validation, Focal Loss, Label Smoothing 등등의 다양한 기법들을 시도해볼 수 있었고, 시도는 못 해본 방법이지만 CutMix 등등 다양한 기법들이 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 주피터 노트북만 계속 사용했는데, 다음 스테이지부터는 IDE를 이용한 모듈화를 해봐야겠다는 생각이 들었다.
최종 등수는 조금 아쉬웠지만 이렇게 파이토치로 Competition을 참여해봐서 좋은 경험이었던 같고 데이터셋의 상태에 맞는 전략을 세우는 것도 중요한 것 같다는 생각이 들었다.
다음 스테이지도 열심히 해보자!