SONY2023

• このプロジェクトはSIGNATEのソニーグループ合同 データ分析コンペティション用のレポジトリである。
• 1つ〜3つのサイコロの画像のバイナリデータから、目の合計（18種）を分類するモデルを作成していただきます。
• 目が最大3つの特殊なサイコロを使用しており、目の数え方の定義も異なるため、黒い点の数を数えるだけでは予測はできません。

必要要件

Docker

• Docker version 20.10.17
• Docker Compose version v2.17.2

環境

• Ubuntu 22.04.2 LTS
• Python 3.10.12

主要ライブラリ

easydict
pyyaml
pandas
transformers
ultralytics
opencv-python-headless
timm
scikit-learn

ディレクトリ構造

以下はこのプロジェクトのディレクトリ構造です．

├── configs
│   ├── config.py
│   ├── all_default_cnn.yaml
│   ├── ...
├── datasets
│   └── all
│       ├── X_train.npy
│       ├── X_test.npy
│       └── y_train.npy
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
├── requirements.txt
└── src
    ├── adversarial_validation.py
    ├── dataset
    │   ├── all.py
    │   └── one_dice.py
    ├── eval_all.py
    ├── eval_one_dice.py
    ├── model
    │   ├── all.py
    │   └── one_dice.py
    ├── predict_all.py
    ├── preprocess
    │   ├── all_preprocess.py
    │   └── one_dice_preprocess.py
    ├── shellscript
    │   ├── create_dataset.sh
    │   ├── execute_all.sh
    │   └── execute_one_dice.sh
    ├── train_all.py
    ├── train_one_dice.py
    └── utils.py

ファイル説明

• configs/: 設定ファイルやAPIキーなどの設定関連のファイルを格納
• docker-compose.yml: Dockerコンテナを管理するためのComposeファイル
• Dockerfile: DockerイメージをビルドするためのDockerfile
• datasets: データセットを格納するためのフォルダ
• pyproject.toml: pysenを実行するためのファイル
• requirements.txt: プロジェクトの依存関係を示すためのファイル
• src/: プロジェクトのソースコードを格納

実行方法

事前準備

• configs/config.pyのCONF.PATH.BASEをプロジェクトのホームディレクトリのパスに設定
• フォルダ構造のdatasetsのようにall下にデータを格納

Docker run & execute

Dockerイメージのビルド

docker compose build

Docker Compose によりコンテナを立ち上げる

docker compose up -d

Docker Compose によりコンテナに入る

docker compose exec main bash

使い方

データセット作成

実験用のデータセットを準備する。前処理用のコードを実行

bash src/shellscript/create_dataset.sh

実験

configファイル名を指定して実験を実施。※ configs/all_default_cnn.yamlを実行したい場合

bash src/shellscript/execute_all.sh all_default_cnn

結果

• 67位／184人（Accuracy: 0.9348367）
• all-plus-three_default_resnet_34_np.yaml
• モデル概要
  • trainデータから1つしかサイコロが含まれないデータから10*10で切り抜く
  • そのデータを用いて3つのサイコロが含まれる画像を作成する
  • 合成したデータを利用して、ResNet34を学習
• 最も効果があった方法
  • 3つのサイコロが含まれる画像を作成する
• 他に試した方法
  • ガウシアンノイズを学習データに付与（精度低下）
  • テストデータからノイズを取り除く（精度低下）
  • 10*10を用いて1~3個含まれる画像データを作成し、そのデータを用いて物体検出手法（Faster R-CNN）を用いて学習（うまく学習できず検出できずに終了）→原因調査中
• 他にやるべき方法
  • 物体検出ではなく、サイコロの位置のみを特定するネットワークを作成し、それぞれに対して1つの画像のみで学習されたモデルで推論することで、その合計値を計算する