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.

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)	224x224RGB	VGG19	0.655
(1-2)	224x224HistLog	VGG19	0.670
(2-1)	299x299RGB	Xception	0.664
(2-2)	299x299HSV	Xception	0.616
(2-3)	299x299HistLog	Xception	0.637
(3)	64x64RGB/Mesh	CNN	0.596
(4)	256x256RGB+256x256HistLog	2入力CNN	0.666

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：
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スコアボード：
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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の有明本部（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！