conda create -n dl_competition python=3.10
pip install -r requirements.txt- Dockerイメージのcudaバージョンについては，ご自身が利用するGPUに合わせて変更してください．
docker build -t <イメージ名> .
docker run -it -v $PWD:/workspace -w /workspace <イメージ名> bash- こちらから各データをダウンロードしてください．
- train.json: 訓練データのjsonファイル．画像のパス，質問文，回答文がjson形式でまとめられている．
- valid.json: テストデータのjsonファイル．画像のパス，質問文がjson形式でまとめられている．
- train.zip: 訓練データの画像ファイル．
- valid.zip: テストデータの画像ファイル．
- ダウンロード後，train.zipとvalid.zipを解凍し，各データをdataディレクトリ下に置いてください．
python3 main.pymain.pyと同様のディレクトリ内に，学習したモデルのパラメータmodel.pthとテストデータに対する予測結果submission.npyファイルが作成されます．- ベースラインは非常に単純な手法のため，改善の余地が多くあります．VQAではOmnicampusにおいてベースラインのtest accuracy=41%を超えた提出のみ，修了要件として認めることとします．
VizWiz(2023 edition) dataset [link] の詳細
- 24842枚の画像があり，訓練データには各画像に対して1つの質問と10人の回答者による回答．
- 10人の回答はすべて同じであるとは限らない．
- 24842のデータの内，80%(19873)が訓練データ，20%(4969)がテストデータとして与えられる．
- テストデータに対する回答は正解ラベルとし，訓練時には与えられない．
- データ提供元ではtrainとvalに分かれているが，データの配布前に運営の方でtrainとvalをランダムに分け直している．
- 本コンペでは，与えられた画像と質問に対し，適切な回答をモデルに出力させる．
- 評価はVQA(Visual Question Answering)に基づき，以下の式で計算される．
Unable to render expression.
$$\text{Acc}(ans) = min(\frac{humans \ that \ said \ ans}{3}, 1)$$ - 1つのデータに対し，10人の回答の内9人の回答を選択し上記の式で性能を評価した，10パターンのAccの平均をそのデータに対するAccとする．
- 予測結果と正解ラベルを比較する前に，回答をlowercaseにする，冠詞は削除するなどの前処理を行う（詳細）．
- 質問文の前処理．
- 回答については評価指標に合わせるため前処理をしていますが，質問文には前処理を施していません．そのため同じ単語であっても大文字，小文字で異なる単語として扱われます．大文字・小文字の統一，冠詞の削除など適切な処理をすることで，性能向上が見込めます．
- 質問文の表現．
- ベースラインでは，質問文をモデルに入力する際にはone-hotベクトルにしています．この表現をtokenizer等を利用して分散表現にすることで，モデルが学習しやすい表現となり，性能向上が見込めます．
- 回答の出力候補の変更．
- ベースラインは非常に簡素なモデルとなっており，出力は訓練データに存在する回答例の中からどれが適切かを選択する，クラス分類の形式になっています．これでは訓練データには存在しない回答は出力不可能なため，より大きなコーパスを用いると良いでしょう（huggingfaceでは，VizWizに利用できるclass_mappingが存在します）．
- 画像の前処理．
- 画像の前処理には形状を同じにするためのResizeのみを利用しています．第5回の演習で紹介したようなデータ拡張を追加することで，疑似的にデータを増やし汎化性能の向上が見込めます．