[피어세션] 2021-06-16

[nureesong]

1등 발표 내용

• validation set 구상 - 시각화 자료 첨부하기
  LB 점수랑 비슷해서 제출 횟수를 효율적으로 사용.
  augmentation 실험은 제출 필요하지 않았음.
• 우리 팀만의 kick
  soft voting ensemble
  teacher forcing ratio 고찰
  인코더.디코더 lr 다르게 설정.
  SWIN, EfficientASTER, EfficientSATRN
• 한 달이 더 주어진다면? 우린 아직 배가 고프다.
  외부 데이터 활용
  ensemble learning
  knowledge distillation
  BERT
• 초기 목표: 상용화 + 이미지→latex (matphix) 이기기

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네트워킹 데이 준비

• 노션 꾸미기 👉🏻 [OCR-03] To be Modeler, and Beyond!

• 모델 학습 전략 요약 및 도식화
  aug(wandb 그래프) - 모델 아키텍처(인코더.디코더) - 후처리
  전처리. CNN. 인코더. 디코더. 앙상블. 후처리

• 서버 사용 연장
  데모 페이지 만들 때는 전체 데이터로 학습한 SATRN 모델로!
  https://github.com/thejungwon/boostcamp_project_ocr
  DKT 9,10강 & 데일리미션 참고
  Chrome extension 먼저 구현해보고, 완성되면 이미지 첨부할 수 있는 웹 페이지 만들기!
  ⇒ 내 학위논문으로 테스트 해보기