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华为云“云上先锋”生活垃圾图片分类
发布时间: 2022-06-12 06:56:44 来源:乐鱼平台游戏客户端 作者:乐鱼平台游戏网址
    

  在2020.12-2021.1这段时间和师兄参加了华为云“云上先锋”·AI主题赛

  本次比赛提供的训练集中包含了43类生活中常见垃圾,参赛者可自行划分用于模型调优用的验证集和测试集。

  例如训练数据标签文件img1.txt的内容是“img_1.jpg, 0”,表示img_1.jpg这张图中的垃圾是“其他垃圾/一次性快餐盒”。)

  如上文模型输出格式示例中,模型预测的物品类别是“易拉罐”,如果图片的真实类别是易拉罐,则这张图片预测正确,否则预测错误。评价指标的计算方式是:

  这次也是属于图像分类的一种,但是官方要求不能使用多模型融合和TTA,只能看单模型的泛化能力,所以要在单模型上挖掘出最大潜能。图像训练集总共包含43类,2.1W张,这个比赛在2019年已经有过类似的了,当时是40类,为了增强泛化,我们把上一届比赛某获奖方案中自行添加的4K数据也加了进来。后续结果证明,因为这个附加数据已经经过筛选,加入后会带来0.2左右的提升。

  上图可以看到类别还是不太平衡的,后续结果表明,虽然类似于3,20,40,41,42的数据较少,但在这些类别上的正确率还不错,没有表现出很恶劣的情况。我们在训练时把数据划分为9-1格式,90%train,10%val,最后也尝试过全部数据进行训练,但是结果一直不太好,还没能超越9-1划分最高分。

  做数据增强的时候,发现很多垃圾图片都是对称的,还有轻微的旋转角度,所以也没有加入过多的数据增强。

  最开始用resnet50跑了一个baseline,提交后再换不同模型,这些操作都比较无脑,就是加大分辨率大模型了,因为之前ACCV细粒度分类比赛第2名使用了efficientnet的ns模型,这次延续了上次的做法,改为timm库中的tf_efficientnet_bx_ns 系列,这个在imagent上的Top1准确率表现很不错

  后面改为b6/b7系列发现效果会变差,b5是最优的选择,也试了swsl_resnext101系列,发现效果不怎么好,但是可能也是我们炼丹不够好。

  我们发现加大模型,加大分辨率最多在b5上达到了96.5的结果,后面试了很多方法也没有提升:

  (5)试了超参数搜索,设置初始学习率和drop_rate两个参数,发现还是lr=0.001,drop_rate=0.1效果最好;

  (6)分层学习率,特征提取部分学习率0.001,全连接层为0.01,效果也一般。

  比赛结束前一天,试了最后一个trick,在96.5最好结果的预训练模型上训练全部数据,冻结特征提取层,仅跑全连接层,提交了第3个epoch的结果,因为它看着val_loss最低,val_acc还可以,然后结果出来96.64,炼丹最后一天终于有了可见的效果。

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