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水下鱼类物种识别

Batch大小为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.89。

最后更新 2020/05/06 11:36 阅读 976

水下鱼类物种识别(FlyAI2.0 竞赛框架)

最后更新 2020/05/06 11:36

阅读 976

CNN

进行模型选择的时候不一定要去尝试最新的效果最好的模型,我们可以从比较经典的模型入手,如resnet,densenet等去开始进行尝试。

训练是图片大小可以设置为大一点,不一定要局限在224这样的参数下

操作:

数据增强:左右旋转,Affine仿射变化

学习率调整:余弦退火

类别不平衡:过采样

过拟合:labelsmooth

模型:模型融合

数据增强我比较常用的几种方法:

def _changeLight(img):        

 flag = random.uniform(0.5, 1.5)      

return exposure.adjust_gamma(img, flag)

def _blur(img):   

kernel_size = (5, 5)  

sigma = 1.5  

img = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)  

return img

def _addNoise(img, mean = 0, var = 0.1):       

img = img.astype(np.uint8)       

h, w, c = img.shape       

sigma = var ** 0.5       

gauss = np.random.normal(mean, sigma, (h, w, c))       

gauss = gauss.reshape(h, w, c).astype(np.uint8)       

noisy = img + gauss       

return noisy


经验主要是要去尝试更多的模型,使用更多的trick去提高准确率

本文为作者在FlyAI平台发布的原创内容,采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。
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