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FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(5)

これは, 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]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたときの取組みについて, 数回に分けて紹介するものである.


関連記事:
第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(1)
第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(2)
第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(3)
第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(4)
・第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(5)


今回で最終で, コンテストの結果について紹介する.

5. コンテストの結果
5.1 分類精度
学習済のモデルのFine Tuningをはじめ独自手法なども試し, 最後に個別精度のよかった結果をアンサンブルした.

試した手法の各精度は, 以下の通り.

入力画像モデル精度
(1-1)224x224RGBVGG190.655
(1-2)224x224HistLogVGG190.670
(2-1)299x299RGBXception0.664
(2-2)299x299HSVXception0.616
(2-3)299x299HistLogXception0.637
(3)64x64RGB/MeshCNN0.596
(4)256x256RGB+256x256HistLog2入力CNN0.666


上記をアンサンブルした結果は, 以下の通り.

組み合わせ精度
(1-1), (1-2)0.681
(1-1), (2-1)0.678
(1-2), (2-1)0.698
(1-2), (2-1), (2-2)0.686
(1-2), (2-1), (4)0.712


5.2 応募結果

応募者とスコアの推移:
f:id:moonlight-aska:20170901225946p:plain:w500

スコアボード:
f:id:moonlight-aska:20170901230406p:plain

注) 最終スコアは, 開催期間中とは異なる正解データでの評価のため, 5.1の精度とは異なる.

最終的には7位ということで, 3位までの入賞はかなわなかった.
Topとの差は約0.15で, あと一歩. 残念!!


表彰式に参加して
8月28日(月)にファーストリテイリング有明本部(東京・江東)にて表彰式が行われ, 上位成績者ということで招待されたので参加させていただいた.
表彰式は, 柳井会長兼社長のあいさつから始まり, 1位から3位及び特別賞の表彰式, 1位から3位入賞者の方のプレゼンが行われた.
また, ファーストリテイリングへの質問・要望のコーナーや参加者間の質疑応答などがあり, あっという間の2時間であった.

各チームとも, 性能upのためにいろいろと工夫されており, 大変勉強になった.
興味をひかれたものを少し紹介しておく.

1位:ちーむさん / 4人のメンバーが個別にトライ. 最後に全員の結果をアンサンブル
 ・個別方式の結果がなかったので, 各方式の性能が気になる.
  - 人が注目しそうな位置を強調した画像変換を行ってからDNN.
  - 深いDNNモデルだと, 色特徴量が失われる?
    ⇒ 浅いCNNと深いCNNを組み合わせた.
2位:tfujii
 ・モデルについての工夫点が興味深い.
  - 正解ラベルを過信しないで, Labelをにじませる.
  - Balanced Acc.を向上させるように工夫する.
3位:uLAS / 台湾からの参加者
 ・Data Augmentationについての工夫点で, 色識別ならではと感心.
  - 同一クラスの画像を合成して作成する.

他の参加者と話し, 意見交換することで, いい刺激を受けた.
参加してよかった!!

欲を言えば, 表彰式の後に懇親会があるともっとよかったのだが...

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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 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類
[3] 最先端のビジネス課題にチャレンジ!





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