tgs-salt-identification-challenge

[Yagami360]

• load_dataset() で各特徴量をデータフレームで纏めて格納するように修正
• load_dataset() で salt が含まれる割合の特徴量追加。追加した特徴量を train_test_split() にわたす
• 提出用データの設定箇所修正
• IoU グラフの意味合い（特に上下反転しているのが問題ではなきのか）と iou_best, threshold_best の意味合いを把握。np.round(y_pred_test[i] > threshold_best とすることの適切さを把握
• StratifiedKFold CV での評価
• winners モデルの調査

Keras バージョン

• UNet
• UNet のボトルネックに depth の特徴量ベクトルを入力するにネットワーク変更

PyTorch バージョン

• データローダー

• 学習＆推論処理

• UNet

• UNet のボトルネックに depth の特徴量ベクトルを入力するにネットワーク変更

• MG-VTON のパース生成器

• GANimation のアーキテクチャ（生成器＆識別器）

• Adv loss

• cond loss

• train valid の分割

• IoU スコアの計算＆表示

• モデルのラッパークラス（sklearn ライクな fit, predict インターフェイス）

• The Lova ́sz-Softmax loss の追加

• UNet の各 conv を resnet にしたモデルの追加

• 最新のベストモデルでのチューニング

  • Lova ́sz-Softmax lossのみ
  • Lova ́sz-Softmax loss (per image)
  • L1 loss 有無 → L1 lossありでスコア低下
  • VGG loss 有無
  • Adv loss 有無
  • DA有無
  • bottole neck での depth 情報 concat 有無

• DeepLab v3+