赛前学习经历

参加Kaggle赛从2020年12月开始，在此之前参加了3次百度飞桨的课程。目标检测7日打卡营、图像分割7日打卡营和论文复现第一期。三个课程都是优秀学员。一般前3%是优秀学员。在论文复现营中复现出了2篇论文。其中ECO这篇的论文复现拿了一个建模高手（第三名复现出论文）。有关ECO复现的一些内容可以看另一篇博客。飞桨论文复现之ECO。论文复现营持续了一个半月的时间，收获还是挺大的。大约5000+的学员参加了这期的论文复现营，最后有不到200位同学拿到了优秀学员证书。其他方面有关深度学习的也看过一些书籍和视频。动手操作方面，有训练过目标检测模型，并且把模型部署在jetson-nano上。也有把百度的paddle-lite模型部署在Android手机上用于检测水果。因为之前的工作是嵌入式方向，对于GPU部署模型、推理等并不陌生。
参加kaggle比赛之前用paddlepaddle框架比较多，对于pytorch框架论文复现的时候一般是把pytorch的代码用paddle复现，所以也掌握一些pytorch框架的使用方法。

第一个kaggle赛-CV分类赛

比赛链接：https://www.kaggle.com/c/cassava-leaf-disease-classification

赛题介绍：对木薯叶病叶分类
比赛结果：取得银牌 168/3900 进入前5%
心理历程：第一次参加kaggle，各方面的流程和方法都不太熟悉，比赛过程中排名也不靠前，坚持下来，最后模型集成，同时设置了类别的权重提交比赛结果。
前排方案：
VIT 模型集成，tta的5区域推理（中间和四角的5区域推理），多种类模型集成，bi-tempered logistic loss损失函数，TaylorCrossEntropyLoss。外部数据也就是2019年木薯叶比赛的数据。
比赛总结：
这个比赛为什么CNN似乎不行了？为什么tta的5区域推理有效了？为什么VIT类的Transformer模型表现比较好？
1）一个例子，如果是一张图片当中，大部分是健康叶，小部分是病叶。这时候标签肯定是病叶，但是特征提取的结果是健康叶的特征最多。这也是CNN有时会失效的原因。这也是为什么tta的5区域推理能涨分。这方面VIT模型表现要好很多。
2）训练数据当中有一些噪声，也就是错误标签，损失函数的设计能一定程度上解决错误标签的问题。
3）对于类别权重的设计，比如健康叶类别的权重设置的低一些，有利于得到正确的分类结果。

第二个kaggle赛-CV分割赛

比赛链接：https://www.kaggle.com/c/hubmap-kidney-segmentation

赛题介绍：这是一场图像分割赛，任务是从医学图像当中分割出肾小球部分。一般采用Unet等分割模型即可。
比赛结果：取得银牌 35/1200 进入了前3%
心理历程：
本次比赛更新了数据集所以，开始比赛的时间比木薯叶还靠前，在2020年底，结束比赛是在2021年5月初。持续了半年的时间。比较累人，哈哈。2021年2月木薯叶分类赛结束，开始继续这个比赛。在木薯叶赛之前已经进行了一段时间的肾小球分割赛。这是一场持久战，尝试了很多方法，收获颇多。
前排方案
大的训练输入图像尺寸，模型集成，外部数据，使用预测结果中间位置的结果
比赛总结
该比赛更换了数据集。和之前的数据集相比，新的数据集数据更多，标签更准确。有了新的数据以后大家的分数可以轻松超过0.9。所以想得到更好的结果，最基础的还是数据。首先是外部数据和test数据的伪标签。数据当然是越多越好啦。但是一旦对test数据进行了伪标签处理并加入训练数据当中，线上的LB分数基本失效。这时候构建本地的测试数据尤为重要。所以我们团队用一部分的训练数据和外部数据所为test数据。这个比赛很容易过拟合，尤其是大尺寸训练数据和较深的骨干网络模型。用本地构建的test来判断模型是否过拟合。
使用预测结果中间位置的结果，可以解决边缘识别错误的问题，是个非常有效的提分方法。