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લॲཧ

લॲཧ 標準正規分布の確率密度関数 を[-1, 1]の区間で等間隔で サンプリングしたベクトル。 二値化画像を横に合計を取っ たベクトルを見ると、文字部 分は山状になっている。

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݁Ռ 手元で評価（ Cross validation ）した時の認識率は、 ResNet < OctConv ResNet < DenseNet < Inception-v4 < SE-ResNeXt となった。 モデル 認識率 OctConv ResNet50( 事前学習無し ) 89.59% SE-ResNeXt101( 事前学習有り ) 90.23% アンサンブル (SE-ResNeXt, DenseNet, Inception-v4) 90.63% 順位 最終結果のスコア 1 位 90.63% 2 位 89.35% 3 位 88.95%

޻෉఺ Random CropやRandom Shiftといった基本的な Augmentationに加え、分割位置に対してロバストにな るように前処理によって得られた分割位置を学習時にラ ンダムで上下に少しずれるような処理を行なった。 また、学習率のスケジューリングをWarmupとRestart有 りCosine Annealingにすることで収束速度と精度が共に 向上した。

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·ͱΊ ● モデルは、特徴量抽出器としてImageNet等で成果を出しているCNNアーキテクチャ、クラス分類 器としては、隣接した画像の特徴を考慮するためにGRUを使用したネットワークを結合した構成。 ● 前処理では、大津の二値化をしようして、良さそうな分割位置を推定。 ● 分割位置に対してモデルがロバストに学習できるように学習時にランダムで位置を変化させる。 ● 学習率をSGDRで変化させると大幅に精度と収束速度が上昇。 ● 最も精度が高くなったモデルは、SE-ResNeXt, DenseNet, Inception-v4をアンサンブルさせたモ デル。 コードは公開しております。 https://github.com/katsura-jp/alcon23