public 4位→ private 4位 っぽい
2017-07-15 00:06:01vggとresnetのfine tuningと、scratchからのcnn(序盤に1*1フィルタを使う)をaugmentationしつついっぱい混ぜた
2017-07-15 00:11:09resnetのファインチューニングをひたすら混ぜるだけで0.7行くはず
2017-07-15 00:11:59ユニクロコンペ、しまむらパイセンが一位になってる、、というか順位めちゃ変わってんのどういうこと、、、
2017-07-15 00:13:08ユニクロコンペ、6位確定です。応援してくれた方、ありがとうございます(*^^*) 初めての機械学習コンペでしたが、結構楽しかったです(∩´_ω`∩) deepanalytics.jp/compe/36?tab=c… pic.twitter.com/3sqAXAtdyy
2017-07-15 00:13:35@menphim 評価指標へのチューニングしてます?あと5個~20個混ぜないと行かないです。
2017-07-15 00:14:046foldで11モデル作ったけど、最終提出はCVの結果を信じて上位3つ(VGG16/19、ResNet50)の加重平均。どうもInception/Xceptionはうまくいかなかったり転移学習無しでもあっさり65%くらい出たりと、クックパッドとはなんか結構印象が違った。
2017-07-15 00:15:58ユニクロコンペ、何も考えずに色をベクトルにしてchainerに突っ込んで、なんだこれ精度でないやんっつって数日で撤退した(そもそもあれ人間の目で見ても全然区別できないしなんやねんという気持ちだった)
2017-07-15 00:17:25工夫の余地としては、ユニクロの商品画像では背景色を(255,255,255)で抜ける(※)ので、ここらへんで時間があれば色々出来たんじゃないかと思います。 ※画像はエアリズムクルーネックT(半袖)の背景を抜いたもの uniqlo.com/jp/store/goods… pic.twitter.com/pnh6Tt3HiD
2017-07-15 00:18:06あと、balanced accuracyに合わせるために色の比率の逆数を書けたりが必要
2017-07-15 00:18:17sklearn.utils.class_weight.compute_class_weightというのを見つけたけど、使った方が良かったのかをちゃんと調べられなかったので混在している。そういえばそもそもどんなクラスがあるのかも全く見てないぞ…。(色々ひどい)
2017-07-15 00:23:09色空間は30個ぐらい使って変換した値を全て特徴量にした、colormathとかcolourscienceとかskimageとかopencvっていうライブラリ使いましたね
2017-07-15 00:23:19靴下とか関係ない色が写り込んでるデータはノイズなので前処理で外すっていうのやってる人いるんだろうか(結局やらなかったので上がるか分からない)
2017-07-15 00:23:39