# 12th Solution 공유

12th Solution 공유
안녕하세요. 이전에 딥러닝에 대해 공부하긴 했지만 실제 프로젝트를 하거나 문제를 풀어본 건 이번이 처음이었는데요.
대회 참여하면서 많은 분들이 훌륭한 커널을 공개해주신 덕에 실제 이미지 분류 문제를 어떻게 풀어야 하는지 여러가지 테크닉을 많이 배우고 적용해 볼 수 있었습니다.
좋은 기회를 마련해주신 캐글 코리아 운영진에게 진심으로 감사드립니다.
저는 최종 스코어 프라이빗 리더보드 기준으로 0.95491이 나왔고 순위는 12위를 했는데요.
솔루션 공유를 위해 커널을 다시 재현해보니 0.95565로 최종 성적보다 좀 더 높게 나오네요.
최종 커널은 양세원님의
[https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10](https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10)
를 기반으로 만들었습니다.
트레이닝까지 하면 시간이 너무 오래 걸려서 트레이닝 부분은 fold 1만 하게 했고, 실제 트레이닝도 flag 변수로 스킵하게 했습니다.
자세한 설명을 쓰지는 못했는데, 혹시 궁금한 점 문의주시면 답변 드리겠습니다.
보시고 도움이 됐다면 제 Kernel에 Vote 해주시면 감사하겠습니다!
[https://www.kaggle.com/tmheo74/3rd-ml-month-12th-solution](https://www.kaggle.com/tmheo74/3rd-ml-month-12th-solution)
Reference Kernel
[https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10](https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10)
[https://www.kaggle.com/janged/3rd-ml-month-xception-stratifiedkfold-ensemble](https://www.kaggle.com/janged/3rd-ml-month-xception-stratifiedkfold-ensemble)
[https://www.kaggle.com/seriousran/cutout-augmentation-on-keras-efficientnet](https://www.kaggle.com/seriousran/cutout-augmentation-on-keras-efficientnet)
[https://www.kaggle.com/hominlee/ka-kr-sillim-fast-ai-high-level-framework](https://www.kaggle.com/hominlee/ka-kr-sillim-fast-ai-high-level-framework)
[https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-inference-tta](https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-inference-tta)
[https://www.kaggle.com/hominlee/ka-kr-sillim-autoaugmentation](https://www.kaggle.com/hominlee/ka-kr-sillim-autoaugmentation)
[https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras](https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras)