# 比賽經(jīng)驗(yàn)

此次比賽名次

最終獲得前2%的成績，簡單點(diǎn)就是銀牌??！

此次比賽總結(jié)

1.給自己的實(shí)驗(yàn)記錄 一定要制作一個(gè)lb和cv的參數(shù)表 最后可以根據(jù)參數(shù)表來權(quán)衡

2.不要盲目相信discussion 的做法 人家可能是有目的的誤導(dǎo)

3.準(zhǔn)備一套自己的推斷notebook 可以省很多時(shí)間

4.發(fā)現(xiàn)一個(gè)模塊不work,盡量理解不work的原因 而不是盲目的去遍歷。

關(guān)注公眾號(hào)回復(fù)“上分”獲取銀牌源代碼！

# 比賽復(fù)盤

賽題背景

澳大利亞令人驚嘆的美麗大堡礁是世界上最大的珊瑚礁，擁有 1,500 種魚類、400 種珊瑚、130 種鯊魚、鰩魚和大量其他海洋生物。

不幸的是，珊瑚礁受到威脅，部分原因是一種特殊的海星——以珊瑚為食的棘冠海星（或簡稱 COTS）的數(shù)量過多。科學(xué)家、旅游經(jīng)營者和珊瑚礁管理者建立了一個(gè)大規(guī)模干預(yù)計(jì)劃，以將 COTS 爆發(fā)控制到生態(tài)可持續(xù)的水平。

本次比賽的目標(biāo)是通過建立一個(gè)在珊瑚礁水下視頻上訓(xùn)練的物體檢測模型，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別海星。

評(píng)測指標(biāo)

常見的評(píng)測指標(biāo):F2score

數(shù)據(jù)介紹

提供三段視頻的圖像切片

需要檢測的目標(biāo)較小

# 比賽方案

工具庫：mmdetection,yolov5

開源代碼鏈接：the framework of ensemble | Kaggle

https://www.kaggle.com/toongzhhang/the-framework-of-ensemble

比賽最終的方案是fasterrcnn和yolov5通過wbf模型融合

定義模型

wbf示例代碼

• 每個(gè)模型的每個(gè)預(yù)測框都添加到List B，并將此列表按置信度得分C降序排列

  
  

• 建立空List L 和 F（用于融合的）

  
  

• 循環(huán)遍歷B，并在F中找到于之匹配的box（同一類別MIOU > 0.55）

  
  

• 如果step3中沒有找到匹配的box就將這個(gè)框加到L和F的尾部

  
  

• 如果step3中找到了匹配的box就將這個(gè)框加到L，加入的位置是box在F中匹配框的Index. L中每個(gè)位置可能有多個(gè)框，需要根據(jù)這多個(gè)框更新對(duì)應(yīng)F[index]的值。

# 上分技巧

1.加大分辨率：提高yolo輸入圖片的size可以提高模型的性能

2.工具庫：ensemble-boxes

https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion

關(guān)注公眾號(hào)【學(xué)姐帶你玩AI】回復(fù)“上分”獲取銀牌源代碼！