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kaggle Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge 代码
Jupyter Notebook Python
Branch: master
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keras_model
LICENSE
README.md
bug.ipynb
data_loader.py
rnn_model.py
shuffle_csv.ipynb
sketch_entropy.ipynb
xception.py

README.md

Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge

本仓库是我在kaggle比赛Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge的所有代码(带注释),有兴趣的可以看看,顺便给个star。另外本次比赛的详细总结(包括大佬们的top方案分析)见可我的博客

这个比赛于12.05早上结束,最终结果是排在69/1316、铜牌,离银牌区差4名,还是比较遗憾的。不过这是我第一次花大量时间和精力在图像分类问题上,作为一个novice能拿到牌还算满意。

代码组织结构:

  • shuffle_csv.ipynb对应的是博客2.1.1节,作用是将340个csv文件混合在一起然后再随机分成100份分别存储。
  • sketch_entropy.ipynb对应博客2.1.3节,用熵(entropy)来分析数据中的outliers。(本次比赛未实际应用)
  • xception.py对应博客2.2.1、2.2.2、2.2.3节,是本次比赛最后用的pytorch模型程序,依赖data_loader提供数据。
  • data_loader.py对应博客2.1.2节,作用是为xception.py提供数据。
  • bug.ipynp对应博客2.2.4节,是我在本次比赛遇到的一个教训。
  • rnn_model.py为我写的简单的RNN模型,由于准确率不高所以最后并没有使用,也放在这里留作参考。
  • keras_model文件夹为最开始使用的keras模型,后期未使用,留作参考。

另外输入文件组织如下:

- input
  - test_simplified.csv
  - sample_submission.csv
  - train_csv
    - airplane.csv
    - alarm clock.csv
    ...
  - shuffled_csv
    - train_100_1.csv.gz
    - train_100_2.csv.gz
    ...
    - train_100_100.csv.gz

其中shuffled_csv是经过shuffle_csv.ipynb处理得到的后续要使用的训练数据,其他的文件都可在比赛数据页下载。

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