Now customize the name of a clipboard to store your clips. 1st Place Solution for CrowdFlower Product Search Results Relevance Competition on Kaggle. Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python essentials, AWS, and various command lines. Code for 3rd place solution in Kaggle Human Protein Atlas Image Classification Challenge. では軽くU-Netについて説明したいと思います。U-Netはその名の通り、この図のようなU字型の左右対称なモデルです。, そんなDilated Convolutionをこの論文では積層させようと提案しています。どんな感じで積層させるかと言うと、この画像のように浅い方から順に指数的に膨張率を上げて行くという感じです。, で、両方を組み合わせたモデルがこちらです。ノーマルなU-Netに対して変わった部分はBottleNeckの部分だけで、dilation rate、つまり膨張率を1から32まで指数的に増やしていったものを積層しました。工夫点としては、それぞれのdilated convolution層からスキップ結合するルートも生やして最後に総和を取るということもしています。, 一応、本当にDilated Convolutionを適用させることに意味があるのかを、Bottle Neckの部分を変えたものを3パターン実験しました。公平な評価のために、層数などのパラメーターは全て同じものを使っています。, では、このコンペで、かなりのスコア向上の貢献をしてくれたPseudo Labelingについて紹介します。, （ここで使うPseudo Labelは、予測結果をそのまま確率で使ういわゆる"soft"な方法と, 実際のラベルみたいに二値化してから使う"hard"な方法の2パターンが考えられます。一応両方試した結果、前者のsoftな方法の方が良かったです。）, 上の段がPseudo Labelなし、下の段がPseudo Labelありの場合の結果, クロスバリデーションによって出来たモデルを使うことのメリットは二つあって、一つ目が全てのデータを訓練に使用できる、もう一つがアンサンブルのコストが低い, で、あとはすることと言えば予測マスクに対する後処理なんですが、まず後処理をするにあたって、モデルによって得られた予測結果に対して、それぞれがどのくらいイイ線行ってるのか評価する方法を考えました。, 本当にこの方法が予測精度の評価が出来ていそうかという疑問は残るので、一番ばらつきが小さかった、あるいは大きかった画像を、マスクを重ねてみて目で確認してみました。見ての通りばらつき値が小さく安定していると思われる画像は、目で見ても上手にセグメンテーション出来ていることが確認できました。逆にばらつきが大きい方は車の内部の方に穴が空いてしまっていて、上手く予測出来ていません。, で、具体的にどんな後処理をしたかについてですが、CRFを使いました。CRFは、条件付き確率場によって、色や周辺のピクセル情報を使ってセグメンテーションをRefineするというものです。, では何故上手く行かなかったかについて、他のCRFを適用した例についても確認して考えてみました。, “睡眠とランキングはトレードオフ” by onodera (Instacart 2nd Place Solution), 1. Check out the production-ready version of this project at ClimbsRocks/auto_ml, Face Mask Detection system based on computer vision and deep learning using OpenCV and Tensorflow/Keras, Open solution to the Home Credit Default Risk challenge , Amazon Forest Computer Vision: Satellite Image tagging code using PyTorch / Keras with lots of PyTorch tricks, Kaggle TGS Salt Identification Challenge 2018 4th place code.

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New Topic. Got it. Code for 3rd place solution in Kaggle Humpback Whale Identification Challenge. The flowchart below gives high-level technical overview of our solution. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. DataScience projects for learning : Kaggle challenges, Object Recognition, Parsing, etc. 2y ago. Join us in congratulating Sanghoon Kim aka Limerobot on his third place finish in Booz Allen Hamilton’s 2019 Data Science Bowl. 10th place. 17.

You can read more details on Transformers and Transfer Learning in one of my earlier blogs. After reading, you can use this workflow to solve other real problems and use it as a template. By using Kaggle, you agree to our use of cookies.

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Transformer architecture based pre-trained (transfer learning) models are the rage in NLP since 2018.

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