tealgreen0503/nishika-japanese-painting-competition

nishika japanese painting competition 2nd place solution

日本絵画に描かれた人物の顔分類に機械学習で挑戦！ 2nd place solution

• https://www.nishika.com/competitions/5/

モデル概要

• pretrained models
  • EfficientNet B7 (seed=42, https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch)
  • EfficientNet B7 Noisy Student (seed=43, https://github.com/rwightman/pytorch-image-models)
  • EfficientNet B8 (seed=44, https://github.com/rwightman/pytorch-image-models)
• image size
  • (256,256)
• DA
  • HorizontalFlip
  • RandAugument (N=2, M=15) (ttps://github.com/rwightman/pytorch-image-models)
• CV
  • 5fold(StratifiedKFold)
• epoch
  • 30
• optimizer
  • SGD
    • lr
      • 最後の全結合層: 1e-1
      • それ以外 : 1e-2
    • weight_decay: 1e-4
    • momentum: 0.9
• scheduler
  • 21エポック以降は学習率を0.5倍
• criterion
  • CrossEntropyLoss
• TTA
  • w/o HorizontalFlip
  • w/ HorizontalFlip
• ensemble
  • モデル3種とTTA2パターンの合計6つのモデルでアンサンブル

最終順位

Public Score

• 1位

Private Score

• 2位