船コンペに参加しました。
Kaggleのお話。船コンペ（Airbus Ship Detection Challenge）に参加しました。
Airbus Ship Detection Challenge | Kaggle
経緯
前回の塩コンペでimage segmentationの基本的な部分は少しわかったので、復習もかねて参加することにしました。
塩終わった時点で残り２０日ちょっとで、一番いいスコアのkernelがシルバー圏内だったのでメダル取れそうだなーって思ったのも理由の１つです。
やったこと
あまり日もなかったので、前述のkernel（Unet34 submission TTA (0.699 new public LB) | Kaggle）をベースに進めました。
基本的な流れは船のあるなしの２クラス分類→Unetを用いたsegmentation
まずはsegmentationの部分から進めました。
validation setを考えて、localとLBが両方よくなっていったのでそれで固定。
その後、塩の上位解法からscSEモジュールなど部分的にもってきて、試していき一番よさそうなもので学習させていきました。
その結果、残り５日程度で２０位前後までLBがのびました。
PublicLBがtestの12%しかなく、船がある画像が多いと気づいていたので最後5日くらいは2クラス分類に注力していました。
船なし画像の割合は（PublicLB：52%、PrivateLBが76%）
結果
大幅にshakedownして56位という結果となりました。
40位程度のsubmitもあったのでfinal submitの選び方を間違えたかなと思います。
おわりに
簡単ではありますが、備忘録もかねて残しておきます。
途中からの参戦でしたが、塩の経験を少しは活かすことができたと思います。
ちなみにブロンズメダルもらえてKaggle Expertになりました。今年の目標だったので、達成できてうれしいです。
次回への課題
時間があればkernel頼りを脱却する。
Githubに公開できるようなコードをかく…
コンペ中にメモを残しながら、最後に整理するだけでブログ記事にできるようにする。
