fkubota/kaggle-Cornell-Birdcall-Identification
Cornell Birdcall Identification コンペのリポジトリ
Jupyter NotebookMIT
Issues
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stride mask の図を作る
#165 opened - 12
datasetをreadmeにまとめる
#164 opened - 0
ff1010 データセットをダウンロードする
#163 opened - 0
discussion に使ってる外部データセットを報告する。
#162 opened - 0
threshold=0.9でnocallが出たら、する
#161 opened - 0
すべてにフィルタをかける
#160 opened - 0
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thresholdごとに表を作る
#158 opened - 0
original + remove_short_duration は提出する？
#157 opened - 0
secondary labelありに対して、stride maskを使ってみる。
#156 opened - 0
maskをスライドさせる。
#155 opened - 0
5secのやつをマスクしてプレディクとするとかは？
#154 opened - 0
カラム情報から、データをクリーンにする情報がないか確認する。
#153 opened - 0
secondaly_label があるデータをすべて抜く
#152 opened - 0
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ratingが低いものを抜く
#150 opened - 0
second labelがあるやつの出力をみてみる。
#149 opened - 0
5sec 以下のデータを学習データから除く
#148 opened - 0
thresholdを決めるデータセットの作成
#147 opened - 0
site3だけthresholdを下げる
#146 opened - 0
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site3をroot4kaidoさん仕様にする。
#144 opened - 0
multi random_crop は、n_ranomで割るべきだったな...
#143 opened - 0
[dataset]random crop を10回やって足すだけのデータセット
#142 opened - 0
githubから自分で作ったresnestモデルをkagglenbにコピペする
#141 opened - 0
LTのアイデア
#140 opened - 0
[pipeline] コメントを書く機能を実装
#139 opened - 0
bce with logits loss を実装する
#138 opened - 0
trainのデータサイズを2倍にする
#137 opened - 0
不均衡データに対する対処を行なう
#136 opened - 0
16ページ目にある、統計量の追加を行ってみる
#135 opened - 0
[pipeline]resnestの実装
#134 opened - 0
[pipleline] hydra output dirを取得
#133 opened - 0
[pipeline] 作ったモデルでtestデータをプレディクとする
#132 opened - 0
[pipeline] debug modeの時モデルを保存しないようにする
#131 opened - 0
[pipeline] 画像を保存する
#130 opened - 0
[pipeline] f1_scoreのmaxを保存する
#129 opened - 0
[pipeline] resultをまとめ機能を追加
#128 opened - 0
[pipeline] LISENCE貼る
#126 opened - 0
[pipeline]git hashを出力
#125 opened - 0
[pipeline]debugモードを追加
#124 opened - 0
[knikaido] argmaxを使った f1(macro)を実装
#123 opened - 0
freesoundで前処理学ぶ
#122 opened - 0
freesoundのモデルを動かす
#121 opened - 0
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araiさんのinferenceにadaptivemaxpoolingについて書いている
#119 opened - 0
tawaraさんの推論ノートブックのsite3出力をすべて'nocall' にしてみる
#118 opened - 0
site3について得られた情報をmindmapでまとめる。
#117 opened - 0
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site3のpredictすべてnocallにしてみる
#115 opened