- COVID-19 Pandemic 상황 속 마스크 착용 유무 판단 시스템 구축
- 마스크 착용 여부, 성별, 나이 총 세가지 기준에 따라 총 18개의 class로 구분하는 모델
김혜지 | 이아현 | 김동우 | 김은선 | 김연요 |
---|---|---|---|---|
- torch == 1.6.0
- torchvision == 0.7.0
- tensorboard == 2.4.1
- pandas == 1.1.5
- opencv-python == 4.5.1.48
- scikit-learn ~= 0.24.1
- matplotlib == 3.2.1
- efficientnet_pytorch
$ pip install -r $ROOT/level1-image-classification-level1-recsys-09/requirements.txt
model.py
: EfficientNet-b4와 GoogLeNet을 Ensemble하여 모델링
dataset.py
: data augmentation, labeling 등 model training에 사용되는 dataset 생성
loss.py
: cross entropy, f1 score, arcface를 이용해 loss 값을 계산
train.py
: model을 사용자가 지정한 parameter에 따라 실행하여 training
level1-image-classification-level1-recsys-09
│
├── README.md
├── requirements.txt
├── EDA
│ ├── data_EDA.ipynb
│ ├── image_EDA.ipynb
│ └── torchvision_transforms.ipynb
└── python
├── dataset.py
├── loss.py
├── model.py
└── train.py
python train.py --model 'Ensemble' --TTA True --name 'final model' --epoch 3
모델명 | F1-Score | Accuracy | 최종 순위 |
---|---|---|---|
EfficientNet-b4 + GoogLeNet | 0.7269 | 77.3016 | private 35등 |