Jupyter-блокноты с результатами участия в соревновании Pathology Segmentation на площадке TopCoder в июле-августе 2017.

В решении использовались пакеты: Python 2.7, OpenCV, Numpy, Keras, TensorFlow.

Директории содержат:

• Jupyter-Net - блокноты с программным кодом
• Result - результатирующие файлы в директориях с полученным счетом на LB
• Python - выемки наиболее приемлиемых кусков кода python из ноутбуков (UNet, Dice01, ...)
• Data-Keras/Optimizer - результаты по оптимайзерам (черновой вариант)

Блокноты имеют рабочее содержание и самодостаточны для воспроизведения при корректировке путей размещения данных. Блокноты, которые использовались при получении результата, имеют номер счета в LB в заголовке. Остальные блокноты имеют рабочее назначение.

Использовалась сеть UNet в стандартной модификации: 32-64-128-256-512-1024-..-32 и уменьшенной 32-..256-512-256-..-32 Использовались разные loss-функции в том числе и экзотические, в основном основанные на bce&dice Использовалась плата GPU для работы GTX 970.

Полученное место: 26/63.

Основная причина недостаточный опыт в задачах такого типа и ограниченное количество ресурсов (GPU) для получения нормального результата в приемлиемое время.

Необходимо было сразу сконцентрироваться на стандартной UNet сети и гнать эпохи до 200-300, не обращая внимания на overfit. Кроме того вышла накладка с реализацией функции dice и соответственно с loss функцией. Dice можно считать двояким образом, как по вероятностными, так с бинаризированными изображениями. При одинаковом расчете (dicePP) возникает дисбаланс при подхвате лучших решений в checkpoint. Видимо лучший вариант: использовать dicePP в loss функции и dice01 в checkpoint на подхвате.

Помещено для сохранения и возможного использования в будущем.