黑羽

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瑜伽体式分类-黑羽

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94.98。

瑜伽体式分类
图像分类
最后更新 2022/06/01 12:10 阅读 2892

瑜伽体式分类

最后更新 2022/06/01 12:10

阅读 2892

图像分类

赛题背景:      

本次赛题背景是瑜伽的动作类别太多,很难记住每个体式的名字,通过图像分类模型帮助我们识别各种瑜伽体式类别。    

赛题分析:     

 数据集包含瑜伽体式共6大类、82小类(实际:线下49类,线上50类)

 评价指标:准确率

赛题难点:

1、类别较多,分布不平衡

2、背景干扰项较多,人物在图片中的比例范围比较大

 3、存在错误的图片数据

4、存在一些抽象的线条等较难识别的样本


解题过程: 

思路一:多个Loss的分类网络 (没时间尝试,代码修改起来比较麻烦)

思路二:姿势识别+分类网络  (效率较低,姿势识别准确度不够,后续分类很难进行)

 思路三:单个Loss的分类网络 (容易实现,直接用蘑菇分类的代码修改即可)

数据处理:   

 1、直接把小类的标签提取处理作为类别,大类舍弃    

 train_csv_path = os.path.join(

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