Tisdag 25/6 #1
Description
Mattegenomgång
Vi gick igenom matematiken för konvolutionella neurala nätverk på morgonen.
Kaggle-tävling som forskningsprojekt
Vi kom överrens om att delta i en Kaggle-tävling för att försöka oss på ett problem som är svårt/inte redan löst, samt kunna använda novella metoder utan att ta oss vatten helt över huvudet.
Lagnamn
Vi heter Rays For Excellence 2019, Anna-Karin Thornberg, Anna Broms & Joar Bagge
Nya beräkningsresurser
Under eftermiddagen lyckades Felix få sin pappa att köra hans dator till vårt kontor, och vi satte upp den med de relevanta python-paketen och drivrutinerna, samt försökta få igång Teamviewer på datorn för att kunna komma åt den även när vi inte är på KTH; det slutade fungera under tågresan hem.
Vidare resurser
Vi hittade diverse länkar och resurser kring tävlingen, som handlar om att diagnostisera Pneumothorax, vilket är typ luftbubblor i lungor.
Problemet vi behöver lösa är att segmentera bilden (semantic istället för instance), dvs. givet en CT(computer tomography)-skan säga för varje pixel om det är en del av luftbubblan. Det är ett bildbehandlingsproblem, som inte är klassifikation, och därför ser mer okonventionella toppoliger intressanta ut. Fully-connected-network och Unet/unet++ verkar vara vad introducerande modeller använder.
Resurser och länker/artiklar vi hade i slutet av dagen:
- Tävlingen själv
- Den högst röstade kerneln/tutorialen för tävlingen
- Artikel om Data science bowl 2018 och segmenteringsproblem
- Artikel om arkitekturen U-net (en encoder-decoder tror vi det heter)
- Artikel om förbättrad U-net (Unet++)
- Artikel om Fully Convolutional Networks (typ instance segmentation)
Att göra snart
- Vi behöver testa den nya datorn
- Detta borde ske genom att få mnist-modellerna som vi skrivit under den första dagen att fungera att köra med GPU-träning
- Vi behöver få exempelkerneln att fungera, och gärna experimentera runt med några egna konvolutionella idéer eller dylikt, kanske ensemble-metoder?