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上传时间: 2020-05-31
详细说明： 19年不务正业，入门跟着福大师学习CV领域，刚好看到参加华为垃圾分类CV赛，有幸获得一个亚军，比赛过去有点久了，具体的代码内容就不再分享，分享下当时答辩的PPT，有兴趣的同学欢迎探讨！
pS：CV界调包侠和调参侠特别吃香，小厂辛辛苦苦研究心的算法可能新开源的一个直接完爆你的研究。这真的是一项重资产的工程，大部分场景拼的是数据和资源。 在数据和资源不平等的条件下，考虑算法实在是太难为科学家了！
技巧总结
1、10比赛9融合五折交叉、十折交叉后融合，效果特别好
2、模型的尝试和选择非常重要，不同的数据和任务模型差异非常大， 并不是根据github或者论文对比里面的准确度。
3、融合的方式：加权平均、几何平均，靠上分尝试，在每天有剩余次数 的情况下，做更多的融合尝试
4、融合模型之间的差异性，数据处理的差异性，模型基础网络的差异性。（MIC融合）
5、后处理TTA，将图片多次处理后预测后融合。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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