遥感影像场景分类预测
最后更新 2020/03/31 18:53
阅读 1635
PyTorch SENet
YY
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答辩的项目Batch大小为24,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93.12。
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首先申明一下自己是初学者,接触深度学习不到一年,希望通过比赛结识更多志同道合的同仁,共同交流和进步!作为经典的场景分类问题,该题具有较好的应用价值,相关的研究和比赛也很多,有兴趣的同仁可以进一步检索一下。
赛题难点分析
核心思路
在实际的模型开发和实验迭代中:深度学习框架选取了keras,线下实验环境下载了NWPU-RESISC45数据集来模拟赛题(http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html),该数据集30000多样本,选20000做训练,10000做测试,自己的方法大概能做到96.6的准确率。
比赛经验总结
多试验,多看大牛代码找灵感。经验和技巧相比大牛还是有较大差距,希望能够得到大牛的指正。声明:该代码仅用于供大家学习所用,整体思想和原创代码请勿直接拿来参赛、开发商业产品、学术发表,本人保留所有原创代码的商业收益权、学术发表权。
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