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メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)
- 2. (株)アイヴィス 応用技術開発部について 2
■顧客業種・適用分野
- 自動車メーカー(設計・製造工程)
- 官公庁・公的研究機関(防衛省、JAXA)
Copyright ©2017 IVIS,INC.All Rights Reserved. 株式会社アイヴィス
http://www.ivis.co.jp/rd.html
社名 株式会社アイヴィス
事業内容 ソフトウェアの受託開発
・研究サービス
所在地 [本社] 東京都文京区本郷
従業員数 480名
■ミッション
- 先端IT技術を積極的に導入
- 即効性のある応用技術開発に特化
- 社内外と連携して付加価値の高い
サービス・製品を提供
■主要開発分野
①画像処理 (機械学習、AI導入済み)
②3D画像計測及びモデリング
③信号解析、データ分析 (機械学習、AI導入済み)
④IoT、ロボット
- 7. コンペトライ状況 (1/5) - 初回トライ
6層の3D-CNNを適用したが,未知データすべて流星なしと識別
(C) 2018 株式会社アイヴィス
7
3DConv1
3DConv2
3DConv3
3DConv4
Linear1
Linear2
MaxPooling
クラス
尤度
入力
データ
ネットワーク構成
前処理 : リサイズのみ
データ増強 : なし
結果
学習データは正しく識別できるが,未知データをすべて流星なしと判定
検定データ
流星なし精度
検定データ
流星あり精度
暫定スコア
1.00000 0.00000 0.50000
考察
① CNNのstrideによって流星の情報がなくなっている?
⇒ Strideをpoolingに変更
② 流星外の情報で識別している
⇒ DropOut導入
- 8. コンペトライ状況 (2/5) - StrideをPoolingに変更
StrideをPoolingに変更し,未知の流星ありデータを一部識別可能になった
(C) 2018 株式会社アイヴィス
8
3DConv1
MaxPooling
3DConv2
MaxPooling
3DConv3
MaxPooling
3DConv4
Linear1
Linear2
MaxPooling
クラス
尤度
入力
データ
ネットワーク構成
前処理 : リサイズのみ
データ増強 : なし
結果
検定データ-流星ありの精度が0.00→0.25に改善
検定データ
流星なし精度
検定データ
流星あり精度
暫定スコア
0.98877 0.25000 0.66458
考察
学習データは識別できるが,
未知の流星データ精度が悪い問題は解消していない
⇒ DropOut導入を実施
- 9. コンペトライ状況 (3/5) -DropOutを導入
DropOut導入により,未知の流星データ精度が学習データと同等に改善
(C) 2018 株式会社アイヴィス
9
3DConv1
MaxPooling
3DConv2
MaxPooling
3DConv3
MaxPooling
3DConv4
Linear1
Linear2
MaxPooling
クラス
尤度
入力
データ
ネットワーク構成
前処理 : リサイズのみ
データ増強 : なし
結果
学習データの流星あり精度が低下 (1.0→0.7)
検定データの流星あり精度が大幅に改善 (0.25→0.7)
検定データ
流星なし精度
検定データ
流星あり精度
暫定スコア
0.95306 0.70000 0.90143
考察
6層構成では性能が頭打ち
→ ResNetベースの構成に変更し層を増やす
※全中間層にDropOutを導入
- 10. コンペトライ状況 (4/5) - ResNet構成に変更
ResNet構成に変更し,検定データの流星あり精度が9割に改善
(C) 2018 株式会社アイヴィス
10
ネットワーク構成
前処理 : リサイズ+グレースケール化
データ増強 : なし
結果
検定データの流星あり精度が大幅に改善 (0.7→0.9)
検定データ
流星なし精度
検定データ
流星あり精度
暫定スコア
0.96122 0.90000 0.95740
考察
コンペ終了が近いため,簡単なデータ増強とパラメタ調整で追い込み
※全中間層でDropOut
- 11. コンペトライ状況 (5/5) - データ増強導入
データ増強導入により,検定データの流星あり精度が改善
(C) 2018 株式会社アイヴィス
11
ネットワーク構成
前処理 : リサイズ+グレースケール化
データ増強 : あり
結果
検定データの流星あり精度が改善 (0.90→0.95)
検定データ
流星なし精度
検定データ
流星あり精度
暫定スコア
0.96122 0.95000 0.97515
※全中間層でDropOut
- 14. まとめ
株式会社アイヴィス 応用技術開発部よりチーム参加
3DCNNとResNetを組み合わせて適用
前処理は1/2リサンプリング+グレースケール化のみ
平行移動/回転の単純なデータ拡張を実施
識別の難しいデータのさらなる分析が必要
高輝度の背景
軌跡の短い流星
(C) 2018 株式会社アイヴィス
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