metric_learning_bicycle

Metric Learning / 距離学習

H2O Hydrogen Torchによる画像距離学習（Metric Learning/Similarity Model）

Original Source: H2O Hydrogen Torch - Image Metric Learning sample data

• Original: https://h2o-release.s3.amazonaws.com/hydrogen-torch/1.3.0/bicycle_image_metric_learning.zip
• Train/Test分割済み: https://jp-public.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/data/image_metric_learning_bicycle/bicycle_image_metric_learning_v2.zip

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データ統計

EDA

データ数

• Train: 6,650
• Test: 1,663

ユニークID数（1 IDあたり、何枚の画像があるか）

• Train: 918 (1 IDあたり、平均で7.24(6650/918)枚の画像)
• Test: 230 (1 IDあたり、平均で7.23(1663/230)枚の画像)

学習データとテストデータ間のID（label）に重複なし。要するにテストデーやのIDは全て新規のクラス
また、学習データのfold間にもID（label）に重複なし。モデル作成時の検証においても、完全新規のクラスで評価される

画像サイズ

• Train: [H, W, C] = [[80 ~ 1500], [80 ~ 2894], 3]
• Test: [H, W, C] = [[63 ~ 500], [123 ~ 500], 3]

10枚以上の画像があるIDをもつ画像のサンプル

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実験結果

experiments_ml.xlsx

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予測結果

Testデータに対するEmbeddingとTop類似度画像ID: prediction
各ファイルの扱いに関して: Predict_dl_pkl.ipynb