日本たばこ産業によるAIコンペティションで全1013チーム中、第3位に入賞しました！ - Platinum Data Blog by BrainPad
分析コンペサイト「SIGNATE」にて行われた「日本たばこ産業 たばこ商品の画像検出」にて、当社のデータサイエンティストチームが全1013チームの中で見事第3位に入賞しました！ 本ブログでは表彰式の様子についてご紹介したいと思います！ こんにちは。アナリティクスサービス部の井出です。 先日分析コンペサイトSIGNATEにて、日本たばこ産業株式会社（JT）がホストとなって行われた「たばこ商品の画像検出」に、同じくアナリティクスサービス部の兵藤さんと参加しました。結果、全1013チームの中で第3位の精度を出し、見事入賞しました！ プレゼンテーションも実施した表彰式当日の様子について紹介したいと思います。 ■コンペの概要・趣旨について SIGNATEとは データサイエンティストコミュニティです。ここでは、企業がホストとなってデータサイエンスコンペティションが行われています。 今回我々が参加した「
NumPyでの画像のData Augmentationまとめ - kumilog.net
Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout Random Erasing さいごに DeepLearningで画像分類など画像系の問題に取り組むとき、画像の枚数が精度に大きく影響を与えます。そこで、画像を数を増やすために、画像をちょっと傾けたり、反転させたりと画像を加工したりします。加工して数を増やすことを一般にData Augmentationと呼びます。 Data Augmentationは前処理で使うだけでなく、推論時にも使うこと
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