imaterialist-fashion-2019-FGVC6

[Yagami360]

• データセットの読み込み

  • セグメンテーション画像の表示＆保存
  • データローダー作成
  • 同名の ImageId に対して、複数のラベル値とマスク画像が存在するが、それらを活用していな問題の修正
  • クラスラベルが xx_xx_xx のデータ（属性付き）のクレンジング or 読み込み

• 学習&推論処理

  • 全て０のマスク画像が生成される原因の滴定
    • 正解マスク画像を 0 ~ n_classses の直値で読み込み損失関数の target とする（-1.0f ~ 1.0f への変換を行わない）
    • 最終層の conv を n_classes で出力し、クロスエントロピー損失関数を計算
    • 最終層の conv を n_classes で出力した output を argmax したものを出力画像にする。

• 提出用データの設定

  • 元の解像度への resize
  • クラスラベル別の RLE の計算
  • クラスラベルの計算

• モデル

  • UNet
  • UNet (Encoder : ResNet)
  • deeplab v3+
  • Graphonomy
    • 学習コード
    • 学習済みモデルでの推論のみ
  • Mask R-CNN
  • mmdetection

• 損失関数

  • lovasz softmax loss (multi class version)
  • L1 loss, VGG loss, Adv loss の適用（チャンネル数 n_classes の出力にどうやって適用するか？）