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(