フィックスターズのインターンに参加しました
株式会社フィックスターズにて15日間のインターンに参加しました。今回はリモートという形でしたが、結論から言うと最高でした。実施内容などの記録を残しておこうと思います。
インターンが始まるまで
自分は現在学部3回生で就職はまだ先ですが、以前からインターンに参加したいという思いがあり、普段お世話になっているAtCoderのサービスであるAtCoder Jobsで見つけたフィックスターズに応募しました。
フィックスターズに応募した理由として
- ハードルが低い
- 楽しそうなテーマが多い、しかも自分で選択できる
- 時給2000円
というのがありました。特にAtCoder水以上で応募できるのはとてもありがたかったです。
テーマには高速化が多かったですが、画像認識の勉強がしたかったので「物体検出モデルNanoDetの調査」となりました。
インターンの選考にはコーディング試験がありますが、初めて人に見られながらコーディングしたのでとても緊張しました。
実施内容
Git
Gitを普段使わないのでこの機会に学べてとてもありがたかったです。業務でもバリバリ使いました。
Docker
Dockerを使ってみたいとは思っていたので、この機会に学べてGit同様とてもありがたかったです。
NanoDet
まず推論の再現をしました。ちゃんと物体を検出できている画像が出力されたときは感動しました。
次に学習の再現をしました。学習にはだいたい2~3日かかったのでその間にNanoDetに関連する論文を読んでいました。Nanodetに関するドキュメントがとても少なく、苦労しました。
インターン期間中に読んだ論文は以下の5つです
- Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection
- Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dence Object Detection
- ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
- Path Aggregation Network for Instance Segmentation
学習の再現もできたので、
- backboneをEfficientNet-Lite2に変更
- Channel Shuffle部分をPointwise convolutionに変更
の2通りを実験しました。
結果としてREADME.mdで報告されている精度に近い値を出すことができました。
モデルによって推論結果が全然違うのでとてもびっくりしていました。
成果報告会
インターンの14日目に自分の実施内容を成果報告会で発表しました。たくさんの方に聞いていただき嬉しい反面、とても緊張しました。
また発表のためのスライド作成についても、丁寧に添削していただき、とてもありがたかったです。
その他
- 初日に機材トラブルがありましたが迅速な対応をしていただき、翌日には新しいPCが届きました。正直早すぎてびっくりしました。本当にありがとうございました。
- お昼ご飯としてお寿司、焼肉弁当×2を食べさせていただきました。どれもとてもおいしかったです。
- ほかのインターン生とランチをする機会がありました。みんな強くて良い刺激になりました。
- メンターさんが強かったです。何から何までとてもお世話になりました。
- 勉強会に参加させていただきました。有志での開催らしいですが、多くの人が参加しており、技術が好きなのが感じ取れました。内容的にもとてもためになりました。
- おやつタイムにも参加させていただきました。主に技術やアニメなどいろいろな話がされていて楽しかったです。
まとめ
リモートなのでどうなるんだろうという気持ちはありましたが、大満足なインターンとなりました。メンターさんには技術的な質問などよく面倒を見ていただき感謝しかないです。本当に良いインターンなので興味がある方はぜひ参加してみるといいと思います。最後になりますが、AtCoder様、フィックスターズ様、本当にありがとうございました。
