프로젝트 개요
구조물 이미지의 외형뿐 아니라 질량 중심 오프셋과 기울기 같은 물리 정보를 함께 활용해 구조물의 안정성을 예측했습니다. 다양한 검증 방식과 모델 조합을 실험하며 일반화 성능을 비교했습니다.
팀 프로젝트 · Private 28위
DACON 구조물 안정성 물리 추론 AI
구조물 이미지와 물리 정보를 함께 활용해 안정성을 예측한 AI 경진대회 프로젝트입니다.
portfolio preview
PRIVATE28위DACON
Model Validation
5-Fold · TTA · Ensemble
내 역할
- PyBullet 기반 합성 데이터 생성 작업 수행
- 이미지 모델 학습 및 실험 참여
- 5-Fold 검증과 제출 결과 비교
- 물리 피처 활용 방식 실험
핵심 기능 / 실험
- EfficientNet-B3 / ConvNeXt Small 비교
- 5-Fold 교차 검증
- TTA 및 앙상블
- 물리 피처 기반 Feature Engineering
사용 기술
PythonPyTorchEfficientNet-B3ConvNeXt Small5-FoldTTAFeature Engineering
기술적 포인트
단일 검증 점수에 의존하지 않고 여러 Fold와 최종 Public/Private 결과 차이를 비교해 일반화 성능을 점검했습니다.
핵심 정리
- EfficientNet-B3, ConvNeXt Small 기반 모델 실험
- 5-Fold, TTA, 앙상블과 물리 피처를 활용한 성능 개선
- Public 38위 / Private 28위 기록