Overview 개요

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• 대회 개요

  • Task:
    • Document Type Classification
    • 총 17개 클래스에 대한 이미지 분류(classification) 문제
  • Data:
    • Image (Unstructured)
  • metric:
    • Macro F1

  대회 개요

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WIP

CV Contest: 핵심 문제 - Basic

CV Contest: 핵심 문제 Advanced - Validation set issus

CV Contest: 핵심 문제 - Domain Adaptation & 유사 Class 처리

Class imbalance → Aug vs Weight

• 멘토링 일지

https://docs.google.com/document/d/1mD2aGEweiBzIjQ8iqblf6pgZG3vxsU9yaOSD0w-Zox0/edit?pli=1&tab=t.0

Experiments

cv_team1_Experiments

보류

보류

문제 상황

핵심 문제 & References

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• 핵심 문제
  1. Class imbalance
  2. Domain Shift / Covariate Shift
     • 실전 환경(Test)에서 수집한 이미지들은 학습 시 사용한 Train 이미지들과 다른 분포(Noise, Rotation, Color Jitter 등)
     • 이러한 도메인 차이로 인해 모델이 Train에서 학습한 특성을 Test에서도 잘 일반화하지 못하는 문제

문제 상황 이해 및 전략 & Reference

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