小林子

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水表编号智能识别赛答辩-小林子

Batch大小为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为91.50。

最后更新 2021/06/17 10:16 阅读 4173

水表编号智能识别赛

最后更新 2021/06/17 10:16

阅读 4173

PyTorch

问题分析

        题目输入水表照片,每个图片五个位置分别对应五个标签,其中标签有20类,多出的10类是由于水表在转动的时候会出现1-2的中间状态,在此题目中会将此类情况视为新的一类,因此共有20类。

思路分享

        将题目转化为一个图片分类的任务,处理图片为单个标签,从而可以套用图像分类的模板。

  1. 图片读取,切分
  2. 切分后图片单独保存至一目录
  3. 加载切分后的目录的图片及标签
  4. 进行图像分类通用步骤
  5. 预测时注意读取图片后的切分规则与训练时的保持一致

简要的提分策略分享

  1. 模型集成提分1%
  2. 更换更好的骨干网络提分0.1%
  3. 使用标签平滑和学习率策略提分0.1%

不足和展望

  • 暴力并不美学,图片切片后数据量*4 
  •  多模集成训练耗时 
  •  大尺度输入耗时 
  •  图片缺乏有效的预处理

展望

  • 看过之前的会有整张图片的方法策略,但由于时间关系没有去进行尝试。
  • 图片预处理的时候考虑过二值化,但预处理效果不好。
  • 预处理考虑过使用无监督聚类对图像像素值离散化处理,可能效果不好。

     最后还是期望大家可以积极的参与Flyai平台的比赛,在这个平台学习通过比赛的方式其实可以很快的提升自己在一些图像分类和文本处理的能力,也是非常好的一个入门平台,从很早就开始关注,虽然实习后忙也偶尔会参加。当然我的一些套路比较固定和死板,也有一定的可取之处,也期望学到前几名同学优秀的经验。本赛题网址,水表编号智能识别赛 - FlyAI。

谢谢大家。

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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