コンテスト概要とチームで得た知見

1. オフロード画像の
セグメンテーションチャレンジ
概要
HAIM 3/6

2. 課題1
• オフロード環境の実走行で得られた画像から、ピクセルレベル
で物体に対応する領域を分割するアルゴリズムの作成
• 「road」「dirt road」「other obstacle」のカテゴリに分類
1 https://signate.jp/competitions/101#abstract

3. • 学習用画像データA＋アノテーション
• 3007枚
• 19クラス(road,dirt,road,…,other obstackle,…,crack,snow)
• 学習用画像データB＋アノテーション
• 2007枚
• 2クラス（Able to drive,Unable to drive）
• 評価用画像データ
• 640枚
• 画像サイズは1920*1080ですべて共通
学習用データ

4. 学習用データ
学習用データA 学習用データB

5. 評価指標 1に近いほど良い！

6. コンテストにチームで参加して
得られた知見
HAIM 3/6

7. 自己紹介
•富山県でSierとして働いている。
•趣味で機械学習のコンペに参加している
•昨日開催したatmaCupに参加！
•twitter @161abcd
•kaggleは銅メダルがあと1枚でExpert

8. チーム結成の経緯

9. 最初、一人で参加してました。

10. •コミュニティのHAIMとして何かをやり
たい。
•チームでコンペに参加したほうが楽しい
のではないか？
HAIMのSlackでチームメンバーを
募集し3人チームになりました。

11. チームで取り組んで良かったこと

12. 丁寧なコードが書ける
一人の場合
• 合可読性をあまり意識せず自分が読めればよいと思い、汚い
コードになってしまう。
• 自分の場合、ぐちゃぐちゃしたコードになりがち
チームの場合
• チームメンバーがコードを読むので可読性の高いコードを書く
ことを心掛けた。
• 読みやすいコードになりコードの改良がしやすくなった。

13. 情報共有
コミュニケーション
• Slack
• スレッド形式で会話ができる
• ファイル共有ができる
ソースコードの共有
• github
• バージョン管理ができる
• タスク管理ができる
重みや推論結果の共有
• Google Drive
• colaboratoryでアクセスできる

14. タスク管理
githubのカンバン機能
• タスクが今どのステータスかを視覚化できる
• 課題管理機能のissueと連携できる
• issueを作成するとTo doに追加できる
• issueをcloseするとDoneに移動する

15. 補い合える
• それぞれの強味を活かせる
• まとめるのが得意な人
• コードを書くのが速い人
• 考えが偏りずらい
• 一人で考えていると視野狭くなりやすい。
• 様々な意見が聞ける
• ハイパーパラメーターサーチが有用ではないかetc

16. 最後に
• 様々視点を持つことができる。
• モチベーションが続く
• チームだと楽しい！
余談ですが
• atmaCup(アートマカップ)に一緒に参加してくれる方募集！
私たちのチームの解法はこちら
https://signate.jp/competitions/109/discussions/13th-place-approach

17. ご清聴ありがとうございます。