iMaterialist Challenge

[takeru911]

https://www.kaggle.com/c/imaterialist-challenge-fashion-2018/

[takeru911]

画像がとても多い（笑い）なのでどうしようかな。 この手の学習ってどうやるのが良いんだろう。

[takeru911]

kernelより https://www.kaggle.com/disenwang1994/matching-clustering/code は

• google vision apiにtrain画像を投げてラベルを付け
• そっから学習データのラベルデータを対応づけて
• google vision apiにtest画像を投げてまたラベルを付けて
• ついたgoogleラベルと学習データのラベルをpredictionしている

はーーーなるほどなーー そおからクラスタリングとかしてるけど、だいたいこれっぽい。

[takeru911]

例えば

• ラベルで均等になるように画像をサンプリングし
• それらをapiに投げてtagを付けてもらう
  • via google, aws, azure
• 付けてもらったtagからラベルを推定する みたいなことをまずやってみるか。

[takeru911]

各APIの料金調査ー

AWS

• https://aws.amazon.com/jp/rekognition/pricing/
  • 1.3$/1000images
  • 100万枚だとー1300$
    • たかいwww

GCP

• https://cloud.google.com/vision/pricing?hl=ja
  • 1.5$/1000images
    • うーん

azure

• https://cloud.google.com/vision/pricing?hl=ja
  • 112円(1$)/1000images
    • 一番安い

結構高いんだなーーーｗ