[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.  ↩