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43-树叶分类竞赛技术总结

目录

• 1. 比赛结果
• 2. 结果分析
• 3. 技术分析
• 4. 模型方面
• 5. AutoGluon
• 6. 总结

1. 比赛结果

• 176类，18353训练样本

• 165只队伍参加
  • 41只队伍精度 > 98% (非常好)
  • 83只队伍精度 > 95% (够用)

2. 结果分析

• 16只队伍提供了代码：

  • Classify Leaves | Kaggle

• 额外加上Neko Kiku

  • 很多人参考了此代码 simple resnet baseline | Kaggle

3. 技术分析

相比于课程介绍的代码，同学们主要做了下面这些加强：

• 数据增强，在测试时多次使用稍弱的增强然后取平均

• 使用多个模型预测，最后结果加权平均

  • 有使用10种模型的，也有使用单一模型的

• 训练算法和学习率

• 清理数据

4. 模型方面

• 模型多为ResNet变种

  • DenseNet，ResNeXt，ResNeSt, ...
  • EfficientNet

• 优化算法多为Adam或其变种

• 学习率一般是Cosine或者训练不动时往下调

5. AutoGluon

• 15行代码， 安装加训练耗时100分钟
  • AutoGluon.vision: 0.96+ with 15 lines | Kaggle
• 精度96%
  • 可以通过定制化提升精度
  • 下一个版本将搜索更多的模型超参数
  • AG目前主要仍是关注工业界应用上，而非比赛

6. 总结

• 提升精度思路：根据数据挑选增强，使用新模型、新优化算法，多个模型融合，测试时使用增强
• 数据相对简单，排名有相对随机性
• 在工业界应用中：
  • 少使用模型融合和测试时增强，计算代价过高
  • 通常固定模型超参数，而将精力主要花在提升数据质量

比赛/学术界：固定数据，调模型

工业界：固定模型，调数据