Kaggleに挑戦-38
Peking University/Baidu - Autonomous Driving
Can you predict vehicle angle in different settings?
＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かし、性能向上を図る。あと3日！
＊今日は、data augmentation : Proposal for extending transforms #230、に集中して取り組む。
＊#230は、25 Aug 2017の投稿で、この議論の最後に、新たな投稿が紹介されている。
・18 Jul 2019 Keypoint transform #1131
・25 Jul 2019 [Feature proposal] Allow processing multiple images with transforms.Compose #1169
・2 Oct 2019 [RFC] Abstractions for segmentation / detection transforms #1406
この3つの中では、＃1169が、確実に、お薦めとのことで、検証済みのようである。
＃1406が最新情報だが、これは、＃1169を、簡素化しようという試みで、使いやすくしようということらしいが、完成版ではなく、議論が必要だが、著者がtorch visionの他の作業で忙しいので、その後で完成に向けて作業する、という位置づけのようである。
＊これで、今回の挑戦は終了する。
・よくできたプログラムが公開されていたので、いい勉強になると思って取り組んだが、Pytorchが初心者であったこともあり、結局、全体の流れをつかむことができずに終わり、具体的な改善は何もできなかった。
・約40日間も取り組んできたが、プログラミング技術としては、得られたものは少なく、無駄な時間が多かったような気がしている。
・スコアが付いて、リーダーボードの隅の方に載ったことを、今回の成果としよう。
・Pytorchにふれて、Fastaiに近づいて、Fastaiのトレーニングビデオの存在を知り、Kaggleグランドマスターの講義を聴講することになったのは、大きな成果かもしれない。これは、継続して聴講する。
＊月曜日からは、1週間単位で、Kaggleのテーマに取り組む予定である。新しいテーマではなく、終わったテーマで勉強する。
＊以下のテーマを、原則、1件/週程度のペースで学ぼうと思う。目的は、プログラミング技術の習得である。とくに、DNNに入力するまでのデータの前処理技術の向上が、最優先課題である。
1. Severstal : Steel Defect Detection（マスクを１から作ろうとして終わった）
2. Predicting Molecular Properties（こんなことができるのかと驚いた）
3. Freesound Audio Tagging 2019（音の波形を表示してみた）
4. APTOS2019（過去に挑戦し、予測データをsubmitしたが、スコアがつかなかったもの、Keras使用）
5. RSNA Intracranial Hemorrhage Detection（すこしながめただけ）
6. Recursion Cellular Image Classification（6枚1組の画像の扱いがわからずとん挫したという記憶がある）
つづく
