| Method | Mean | Med. | Tri-m.(trimmed mean) | B-25 | W-25 | 95-P | 99-P | Max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LCC-v5(論文) | 2.12 | 1.24 **** | 1.46 | 0.33 **** | 5.39 | 7.14 **** | 12.19 | 16.52 |
| LCC-v5(自作) | 2.3163 | 1.8897 | 1.9079 | 0.8890 | 4.6283 | 6.1509 | 9.0583 | 9.1319 |
test lossは0.0013です。
| Pred (r, g, b) | True (r, g, b) | 角度誤差 |
|---|---|---|
| (0.2149, 0.4522, 0.3329) | (0.2055, 0.4502, 0.3443) | 1.411° |
| (0.2102, 0.4492, 0.3406) | (0.2036, 0.4471, 0.3494) | 1.059° |
| (0.2205, 0.4554, 0.3240) | (0.2059, 0.4506, 0.3436) | 2.363° |
LCC-v5は、ほぼ再現できたと思います。
わずかに乖離しているのは、論文にかかれていないデータ分割やドロップアウト率、データの前処理の違いがあると思います。
| Method | Mean | Med. | Tri-m.(trimmed mean) | B-25 | W-25 | 95-P | 99-P | Max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LCC-v0(論文) | 3.28 | 2.53 | 2.72 | 0.92 | 6.80 | 8.68 | 11.49 | 15.3 |
| LCC-v0(自作) | 4.9460 | 3.8775 | 4.6502 | 1.6084 | 10.6666 | 11.7399 | 18.0314 | 20.6053 |
test lossは0.0382です。
| Pred (r, g, b) | True (r, g, b) | 角度誤差 |
|---|---|---|
| (0.2942, 0.4662, 0.2396) | (0.1925, 0.4448, 0.3628) | 15.349° |
| (0.2194, 0.4579, 0.3227) | (0.1971, 0.4462, 0.3567) | 4.013° |
| (0.3507, 0.4644, 0.1849) | (0.4333, 0.4602, 0.1065) | 10.072° |
LCC-v0の精度は、Meanで1.7°程離れていて、改善の余地があります
LCC-v0はあまり、論文に書かれていないところが多い。
オプティマイザーの設定、1996年ごろならSGDを使っていると思いました。
しかし論文から推測するにAdamを使っていると思われます。
オプティマイザーをSGDとAdamで２つとも行ってみましたが、両方とも1°以上差がありました。
補足、Adamを使用したこのモデルは過学習傾向があります。それは、ハイパーパラメータなど、ResNetのCNNにあわしているので、過学習になっている可能性があります。
その辺を含めて、元論文など調査予定です。(https://www.academia.edu/21705974/Learning_color_constancy)