みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

第1回AIチャレンジコンテスト(料理分類部門)に挑戦してみた!! (3)

これは, 今年1月~3月に開催された人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]の「料理分類部門」に挑戦したときの取組みについて, TensorFlow研究会#17でLT発表した時の内容をベースに数回に分けて紹介するものである.
(LT発表からだいぶ時間がたってしまったが...)

関連記事:
第1回AIチャレンジコンテスト(料理分類部門)に挑戦してみた!! (1)
第1回AIチャレンジコンテスト(料理分類部門)に挑戦してみた!! (2)
・第1回AIチャレンジコンテスト(料理分類部門)に挑戦してみた!! (3)


前回[2]に続き, 今回はコンテストの結果について紹介する.

4. コンテストの結果

応募者とスコアの推移:
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スコアボード:
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最終的には, 最高精度賞では入賞候補者にも選ばれず(29位なので当然か...), アイデア賞で4位となった.
料理分類部門<アイデア賞>
 1位  tomo
 2位  peroon
 3位  Kumon
〇4位  Aska
 5位  tmpui

後日, 入賞賞品GTX-1060 Founders Editionをいただきました.

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5. 最後に

今回のコンテストに参加してみて, 思うこと.
1) コンテスト形式で同じ課題を他の方と競争する形でやるのは, Topの方のスコア付近まではいけるはずと目標がはっきりするので, チャレンジしがいがあった.

2) IDCフロンティア様の貸出用サーバに申し込み, 主にこのサーバを使ってチャレンジしたが, 期間後半になるとGPUの空きがなく, まだまだ試したかったことがあったが十分検討できなかったのが残念.
画像系をやるには, やはり自由に安価に使えるGPU環境の整備が必要であることを痛感した.

スキルアップのために, またこのような機会があれば積極的にチャレンジしていきたい.

懇親会に参加して
6月23日の夕方, 理化学研究所の革新知能統合研究センターにて, 入賞者及びコンテスト審査員も交えた懇親会が開催されたので, 参加させていただいた.
各部門1位の方のプレゼンテーションなどがあり, 上位入賞者の方の取組み内容などを聞くことができ, たいへん参考になった.

ポイント:
 ・料理領域検出部門は, YOLO(You Only Look Once)が主流.
 ・料理分類部門は, ファインチューニング+アンサンブル学習. モデル10種くらい使用した人も...

その他にも, 精度向上のために取り組んだ内容をいろいろと聞くことができた.

今回の料理分類部門の1位は, 東京大学の相澤研究室の大学院生チーム「ケーン」で, 料理領域検出部門でも2位になっていました.
さすが普段から研究室で料理画像研究に取り組んでいるだけのことはありますね.
他の入賞者の方は, 私も含めDeep Learningに興味があり, 今回のコンテストに参加した方が多く, 業務で本格的にDeep Learningや画像処理をやっている方は少なかったようです.

他の入賞者の方や審査員, 協賛企業の方と情報交換等交流ができ, 楽しい時間を過ごすことができました.
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参照URL:
[1] 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト
[2] 第1回AIチャレンジコンテスト(料理分類部門)に挑戦してみた!! (2)



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