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CC6204: Hackaton Deep Learning 2022

Nota: esta fue un actividad del curso CC6204: Deep Learning, Universidad de Chile, año 2022. Dictado por el profesor Iván Sipiran, material del curso aquí.

En esta actividad intentaremos resolver un problema de clasificación multimodal. En un problema de clasificación multimodal, cada pieza de información viene en diferentes representaciones (imágenes, texto, audios, etc) y la idea es determinar cómo usar esos datos para un problema de clasificación. En este caso trabajaremos con un dataset que contiene datos sobre especies de pájaros.

Dataset

Data Instances

Una muestra del dataset se encuentra a continuación:

{'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=334x500 at 0x7F59DE348AF0>,
 'description': 'this bird has a short orange bill, white breast and body and white eyes.\na medium sized bird with a orange bill and a black crown and white eyes\nthis white-breasted bird has a short, squat, orange bill, a black head and wings, and small white eyes above a white stripe.\nthis bird has a white breast, a black head, a short red beak, and webbed feet.\nthis bird is white with black on its neck and has a long, pointy beak.\nthis bird has wings that are black and has a white belly\nthis bird has wings that are black and has a long bill\nthis is a medium sized bird, with a white belly, and a grey head and wings, with a short yellow bill.\nthis bird is white and gray in color, and has a bright orange beak.\nthis bird has a blunt orange beak with mostly black above the neck, the belly is solid white.\n',
 'label': 6,
 'file_name': 'Parakeet_Auklet_0048_795980.jpg'}

Data Fields

Cada instancia de datos tiene los siguientes campos:

  • image: imagen RGB de un pájaro
  • description: texto con 10 descripciones del pájaro en la foto, cada descripción esta separado por un salto de linea (i.e. \n)
  • label: un número entero que representa el id de la especie a la que pertenece el pájaro
    Id2String ```bash 1 001.Black_footed_Albatross 2 002.Laysan_Albatross 3 003.Sooty_Albatross 4 004.Groove_billed_Ani 5 005.Crested_Auklet 6 006.Least_Auklet 7 007.Parakeet_Auklet 8 008.Rhinoceros_Auklet 9 009.Brewer_Blackbird 10 010.Red_winged_Blackbird 11 011.Rusty_Blackbird 12 012.Yellow_headed_Blackbird 13 013.Bobolink 14 014.Indigo_Bunting 15 015.Lazuli_Bunting 16 016.Painted_Bunting 17 017.Cardinal 18 018.Spotted_Catbird 19 019.Gray_Catbird 20 020.Yellow_breasted_Chat 21 021.Eastern_Towhee 22 022.Chuck_will_Widow 23 023.Brandt_Cormorant 24 024.Red_faced_Cormorant 25 025.Pelagic_Cormorant 26 026.Bronzed_Cowbird 27 027.Shiny_Cowbird 28 028.Brown_Creeper 29 029.American_Crow 30 030.Fish_Crow 31 031.Black_billed_Cuckoo 32 032.Mangrove_Cuckoo 33 033.Yellow_billed_Cuckoo 34 034.Gray_crowned_Rosy_Finch 35 035.Purple_Finch 36 036.Northern_Flicker 37 037.Acadian_Flycatcher 38 038.Great_Crested_Flycatcher 39 039.Least_Flycatcher 40 040.Olive_sided_Flycatcher 41 041.Scissor_tailed_Flycatcher 42 042.Vermilion_Flycatcher 43 043.Yellow_bellied_Flycatcher 44 044.Frigatebird 45 045.Northern_Fulmar 46 046.Gadwall 47 047.American_Goldfinch 48 048.European_Goldfinch 49 049.Boat_tailed_Grackle 50 050.Eared_Grebe 51 051.Horned_Grebe 52 052.Pied_billed_Grebe 53 053.Western_Grebe 54 054.Blue_Grosbeak 55 055.Evening_Grosbeak 56 056.Pine_Grosbeak 57 057.Rose_breasted_Grosbeak 58 058.Pigeon_Guillemot 59 059.California_Gull 60 060.Glaucous_winged_Gull 61 061.Heermann_Gull 62 062.Herring_Gull 63 063.Ivory_Gull 64 064.Ring_billed_Gull 65 065.Slaty_backed_Gull 66 066.Western_Gull 67 067.Anna_Hummingbird 68 068.Ruby_throated_Hummingbird 69 069.Rufous_Hummingbird 70 070.Green_Violetear 71 071.Long_tailed_Jaeger 72 072.Pomarine_Jaeger 73 073.Blue_Jay 74 074.Florida_Jay 75 075.Green_Jay 76 076.Dark_eyed_Junco 77 077.Tropical_Kingbird 78 078.Gray_Kingbird 79 079.Belted_Kingfisher 80 080.Green_Kingfisher 81 081.Pied_Kingfisher 82 082.Ringed_Kingfisher 83 083.White_breasted_Kingfisher 84 084.Red_legged_Kittiwake 85 085.Horned_Lark 86 086.Pacific_Loon 87 087.Mallard 88 088.Western_Meadowlark 89 089.Hooded_Merganser 90 090.Red_breasted_Merganser 91 091.Mockingbird 92 092.Nighthawk 93 093.Clark_Nutcracker 94 094.White_breasted_Nuthatch 95 095.Baltimore_Oriole 96 096.Hooded_Oriole 97 097.Orchard_Oriole 98 098.Scott_Oriole 99 099.Ovenbird 100 100.Brown_Pelican 101 101.White_Pelican 102 102.Western_Wood_Pewee 103 103.Sayornis 104 104.American_Pipit 105 105.Whip_poor_Will 106 106.Horned_Puffin 107 107.Common_Raven 108 108.White_necked_Raven 109 109.American_Redstart 110 110.Geococcyx 111 111.Loggerhead_Shrike 112 112.Great_Grey_Shrike 113 113.Baird_Sparrow 114 114.Black_throated_Sparrow 115 115.Brewer_Sparrow 116 116.Chipping_Sparrow 117 117.Clay_colored_Sparrow 118 118.House_Sparrow 119 119.Field_Sparrow 120 120.Fox_Sparrow 121 121.Grasshopper_Sparrow 122 122.Harris_Sparrow 123 123.Henslow_Sparrow 124 124.Le_Conte_Sparrow 125 125.Lincoln_Sparrow 126 126.Nelson_Sharp_tailed_Sparrow 127 127.Savannah_Sparrow 128 128.Seaside_Sparrow 129 129.Song_Sparrow 130 130.Tree_Sparrow 131 131.Vesper_Sparrow 132 132.White_crowned_Sparrow 133 133.White_throated_Sparrow 134 134.Cape_Glossy_Starling 135 135.Bank_Swallow 136 136.Barn_Swallow 137 137.Cliff_Swallow 138 138.Tree_Swallow 139 139.Scarlet_Tanager 140 140.Summer_Tanager 141 141.Artic_Tern 142 142.Black_Tern 143 143.Caspian_Tern 144 144.Common_Tern 145 145.Elegant_Tern 146 146.Forsters_Tern 147 147.Least_Tern 148 148.Green_tailed_Towhee 149 149.Brown_Thrasher 150 150.Sage_Thrasher 151 151.Black_capped_Vireo 152 152.Blue_headed_Vireo 153 153.Philadelphia_Vireo 154 154.Red_eyed_Vireo 155 155.Warbling_Vireo 156 156.White_eyed_Vireo 157 157.Yellow_throated_Vireo 158 158.Bay_breasted_Warbler 159 159.Black_and_white_Warbler 160 160.Black_throated_Blue_Warbler 161 161.Blue_winged_Warbler 162 162.Canada_Warbler 163 163.Cape_May_Warbler 164 164.Cerulean_Warbler 165 165.Chestnut_sided_Warbler 166 166.Golden_winged_Warbler 167 167.Hooded_Warbler 168 168.Kentucky_Warbler 169 169.Magnolia_Warbler 170 170.Mourning_Warbler 171 171.Myrtle_Warbler 172 172.Nashville_Warbler 173 173.Orange_crowned_Warbler 174 174.Palm_Warbler 175 175.Pine_Warbler 176 176.Prairie_Warbler 177 177.Prothonotary_Warbler 178 178.Swainson_Warbler 179 179.Tennessee_Warbler 180 180.Wilson_Warbler 181 181.Worm_eating_Warbler 182 182.Yellow_Warbler 183 183.Northern_Waterthrush 184 184.Louisiana_Waterthrush 185 185.Bohemian_Waxwing 186 186.Cedar_Waxwing 187 187.American_Three_toed_Woodpecker 188 188.Pileated_Woodpecker 189 189.Red_bellied_Woodpecker 190 190.Red_cockaded_Woodpecker 191 191.Red_headed_Woodpecker 192 192.Downy_Woodpecker 193 193.Bewick_Wren 194 194.Cactus_Wren 195 195.Carolina_Wren 196 196.House_Wren 197 197.Marsh_Wren 198 198.Rock_Wren 199 199.Winter_Wren 200 200.Common_Yellowthroat ```
  • file_name: nombre del archivo que tiene la imagen

Data Splits

train test
# de observaciones 5994 5794

Problema

El problema consiste en entrenar un modelo que clasifique instancias del dataset CUB de la mejor manera posible. Algunas preguntas que podrían guiar nuestro desarrollo son:

  • Se podrá obtener un buen performance de clasificación solo usando las imágenes del dataset? Este tipo de problema sería el clásico problema de clasificar imágenes.
  • Se podrá obtener un buen performance de clasificación solo usando los textos del dataset? Este tipo de problema sería el clásico problema de clasificar texto.
  • Se podrá obtener un mejor performance si combino la información en un modelo multimodal? Cómo construyo un modelo multimodal que reciba una imagen y un texto y clasifique la instancia con su respectiva especie? Hint: piense en cómo una red neuronal (la que sea) es simplemente una función que recibe un dato y genera una representación de alto nivel (vector característico) de ese dato. Una red CNN podría hacerse cargo de calcular la representación de una imagen y una red RNN podría hacerse cargo de calcular la representación del texto. Finalmente concateno ambas representaciones y entreno un MLP final que hace la clasificación.

Experimentación

Como el dataset es grande y los recursos de computación son muy limitados, una estrategia para hacer los experimentos es tomar una muestra más pequeña de datos para ir probando las ideas. Para esta estrategia, éstas son dos ideas válidas:

  • Tomar menos instancias por cada clase para el desarrollo y solo dejar el dataset final para hacer el entrenamiento final y la evaluación final con testing.
  • Tomar menos clases para el desarrollo inicial y solo dejar el dataset final para hacer el entrenamiento final y la evaluación final con testing.

Ambas estrategias nos permiten lidiar con los recursos limitados que tenemos, pero cuáles son sus ventajas o desventajas? Si usas alguna de estas estrategias, puedes comentar este punto en tu desarrollo final.

Métrica de Evaluación

La métrica que se debe reportar es el accuracy en conjunto de test.

Citation Information

Sitio web del dataset CUB200, y reporte técnico aquí.

@techreport{WahCUB_200_2011,
    Title = The Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset,
    Author = {Wah, C. and Branson, S. and Welinder, P. and Perona, P. and Belongie, S.},
    Year = {2011}
    Institution = {California Institute of Technology},
    Number = {CNS-TR-2011-001}
}

Contributions

Creación y adaptación del material de la actividad en un Hugging Face dataset por Cristóbal Alcázar.

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