p-stage
[부스트캠프][P-stage][WK04 / Day3] Image Classification 3
1. 금일 목표 transform 방식 변경 및 모델 바꿔보기 제출 1회 이상, 스코어 올리기 Special mission 모델 구현 Pretrained Model 사용해보기 2. 진행사항 1) transform 방식 변경 transformations['train'] = Compose([ Resize(img_size[0], img_size[1], p=1.0), HorizontalFlip(p=0.5), ShiftScaleRotate(p=0.5), HueSaturationValue(hue_shift_limit=0.2, sat_shift_limit=0.2, val_shift_limit=0.2, p=0.5), RandomBrightnessContrast(brightness_limit=(-0.1, 0.1), co..
[부스트캠프][P-stage][WK04 / Day1] Image Classification 1
1. 금일 목표 문제 정의 및 컴피티션 내용 정리 데이터 labeling 및 EDA 2. 진행사항 1) 문제 정의 및 컴피티션 내용 정리 코로나 시국에 공공장소에서 모든 사람들의 올바른 마스크 착용 상태를 검사하기 위해 카메라로 비춰진 사람 얼굴 이미지 만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 쓰지 않았는지, 정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목적으로 진행되는 컴피티션입니다. 위와 같이 마스크 착용여부, 성별, 나이를 기준으로 총 18개의 클래스가 있습니다. Evaluation Metric 2) 데이터 labeling 및 EDA # 폴더 내부 모든 이미지의 경로 가져오기 def find_path(self, df,image_dir): file_path = [] for ..