< Boostcamp > Level 1 Image Classification

1. 대회 개요

• Task: Image Classification
• Dataset: 마스크 착용(5장), 미착용(1장), 이상하게 착용(1장) 총 31500장 (512, 384)
• Class: 마스크, 성별, 나이를 기준으로 한 총 18개 클래스

2. EDA

• 확인해볼 내용
  1. Train Data 클래스 별 분포
  2. 잘못 분류된 Class
  3. Mask 간 차이

3. Model

• 추후 Ensemble을 위해 많은 종류의 모델들 실험
• timm을 이용한 Pretrained Models 조사

4. Hyperparameter Optimization

• 학습에 중요한 하이퍼 파라미터를 빠르게 찾는 것이 중요할 듯
• 물론 무조건 성능을 올리기 위한 방법을 좇기보단 왜 이런 방법을 택했는지 분석이 중요

5. 협업 환경

• Git을 활용한 협업 능력 향상을 위해 최대한 많이 사용해보자
• 추후 level2, level3의 협업을 위해서라도 지금 많이 기능을 알아두어야함