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半弱监督CNN模型在蘑菇识别比赛中的应用

Batch大小为8,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97.60。

什么蘑菇?
PyTorch CNN ResNeXt
最后更新 2021/08/27 17:42 阅读 8899

什么蘑菇?

最后更新 2021/08/27 17:42

阅读 8899

PyTorch CNN ResNeXt

比赛结束,第四名,97.6的准确率。虽然是个简单的图像分类比赛,但是想拿高分也是不容易的。

下面分三个部分讲述下解决这个蘑菇分类问题的心路历程。

1 问题分析与探索型数据分析

        一是分析题目和测试数据集可知,这个问题是个多类别标签图像分类问题,第一直觉就是使用卷积神经网络CNN来解决这个问题;二是从测试数据集分析可知,标签总共有9类,这9类分别是什么,不知道哈;三是分析测试数据集,这些采集的照片都是通过拍照得到的,切照片的中心一般就是我们的蘑菇了;四是分析图像可知,蘑菇从外观、大小上看区别不打,主要从形状和颜色上进行区分,因此在数据扩增的时候要注意颜色抖动的设置;五是纠结于使用CNN还是现在比较火的vision transformer,考虑到平台要用认证过的模型,因此决定使用CNN;六是数据扩增的选择问题,考虑到类别不均衡问题,我这里用Yolov5中的Mosaic增强方法对同类别的图像进行了增强;七是训练技巧的选择问题,尽量考虑一些提点特别明显的方法

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