imaterialist-fashion-2019-FGVC6
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データセットの読み込み
- セグメンテーション画像の表示&保存
- データローダー作成
- 同名の ImageId に対して、複数のラベル値とマスク画像が存在するが、それらを活用していな問題の修正
- クラスラベルが xx_xx_xx のデータ(属性付き)のクレンジング or 読み込み
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学習&推論処理
- 全て0のマスク画像が生成される原因の滴定
- 正解マスク画像を 0 ~ n_classses の直値で読み込み損失関数の target とする(-1.0f ~ 1.0f への変換を行わない)
- 最終層の conv を n_classes で出力し、クロスエントロピー損失関数を計算
- 最終層の conv を n_classes で出力した output を argmax したものを出力画像にする。
- 全て0のマスク画像が生成される原因の滴定
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提出用データの設定
- 元の解像度への resize
- クラスラベル別の RLE の計算
- クラスラベルの計算
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モデル
- UNet
- UNet (Encoder : ResNet)
- deeplab v3+
- Graphonomy
- 学習コード
- 学習済みモデルでの推論のみ
- Mask R-CNN
- mmdetection
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損失関数
- lovasz softmax loss (multi class version)
- L1 loss, VGG loss, Adv loss の適用(チャンネル数 n_classes の出力にどうやって適用するか?)