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秃头识别趣味新手赛top1——答辩

Batch大小为1,循环次数为233次,损失函数优化完,最终完成评分为97.95。

最后更新 2020/08/10 20:29 阅读 707

秃头识别趣味新手赛

最后更新 2020/08/10 20:29

阅读 707

CNN

大家好

本次比赛内容我的答辩内容由两部分组成:

  1. 我的比赛方法
  2. 第二块是我参加这次比赛的感想
  • 比赛意义:这是一场压垮“秃头小宝贝”最后一根稻草的分类竞赛。通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。这个含秃率有点秀呀。
  • 赛题基本信息:数据集:Bald Classification Dataset。FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,训练集和验证集划分比例为7:3,是一个二分类问题。
  • 评价指标:采用的是准确率,是一般的分类指标

预训练模型:

  • ResNeXt_101
  • EfficientNet-b3
  • ResNeSt101

图像增强:

  • 缩放
  • 中心切割
  • 水平翻转
  • 随机旋转

还是试了一些其他操作,但是没有什么用:仿射变换,亮度对比度的调整,自动增强和随机擦除,都是不升反降,可能是参数没有调好,也可能对此数据集不敏感把。

关于增强我还是有几点感想的:最好不要乱增强,比如MixUp方法就有点怪,因为有头发和秃头混一起,按道理是比较倾向于不秃头的标签,但是标签是0-1之间的值,所以也算是一个用自己的经验知识去排除吧。还有随机擦除RandomErase这种,因为擦除后是一块黑色,可能也会误导神经网络以为是一片头发,所以可能不会提分,因此大家可以多多思考。 

当然这只是个人想法,因为神经网络毕竟不是人脑,思维方式可能不一样,而且可能这些操作相当于添加了噪声,让网络能有更好地泛化能力,反而不符合我们认知的点,深度学习却能很好地学到。感想:主要是正如其他很多参赛者提到,还是要多去尝试,多多提交,里面还是有很多的运气成分存在的,因为每次参数初始化不同,最后收敛到哪也是一个不定数。

建议大概有两点:
(1)多多尝试,针对不同的不同的数据集不同的方法可能有提分效果,也可能会不升反降,还是需要提前看看数据集,看看怎么做增强,用什么方法可能有效
(2)大家多保护好自己,少熬夜,拒绝成为秃头小宝贝。

    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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