[서베이] 카글레 - 카르바나 3위 해법 정리

Kaggle - Carvana Image Masking Challenge 1 의 3위 해법 2 의 조사 기사입니다.

3rd place solution (U-Net + Dilated Conv)
Name: lyakaap
Kaggle Discussion : htps //w w. 꺄gぇ. 코 m / c / 카 r ゔ ぁ ゜ ゜ ㅇ ㅇ ㅇ ㅇ
코드 : htps : // 기주 b. 코 m / 쟈아 p / 캇 g ぇ- r ゔ 3 rdp ぁ 세소 치온

모델




  • 1536x1024와 1920x1280의 두 종류
  • 최상의 모델(점수: 0.997193)
  • 파라미터 수: 약 850만
  • KFold(CV=6)
  • TTA 없음
  • 앙상블은하지 않습니다
  • 1920x1280

  • TTA (원래 및 반전 이미지를 평균)하여 0.997222를 달성
  • Optimizer:
  • RMSProp(lr=0.0002)
  • ReduceLROnPlateau (0.2와 0.5의 두 가지로 lr 조정)

  • Data Augmentation:
  • 좌우 반전
  • 배율
  • 평행 이동
  • HSV 변경

  • BatchSize: 1
  • 학습 시간: 2일
  • 손실 함수: bce + dice loss
  • 앙상블:
  • 5개의 평균(1536x1024)
  • 6개의 평균(1920x1280)
  • 두 모델 자체는 LB에서 가중 평균

  • 임계값 : 0.508 (점수가 0.000001 개선되는 것 같습니다)
  • Pseudo Labeling
  • Cross validation: K-Fold

  • References





    Kaggle, Carvana Image Masking Challenge , 2017. 

    lyakaap, 3rd place solution (U-Net + Dilated Conv) , 2017. 

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