比赛 | 200种鸟类识别分类 - 优胜方案
本文出自鸟类识别比赛冠军蒋同学(社区昵称:深度学习实验室),AI研习社整理编辑。欢迎扫描他的社区名片与他交流。
200种鸟类识别分类比赛回顾地址(扫码可查看回顾):
https://god.yanxishe.com/4
1、采用 iNat-2017上用Inception-V3预先训练的权重来提取训练集,验证集,测试集的特征,放入线性回归模型训练分类器,最后测试达到88.4准确率。
2、程序流程图示
① 首先用 iNat-2017上用Inception-V3预先训练的权重来提取特征保存为npy文件保存训练集的特征:cub_200_feature_test.npy 训练集的标签:cub_200_label_train.npy
验证集的特征:cub_200_feature_val.npy 训练集的标签:cub_200_label_val.npy
测试集的特征:cub_200_feature_test.npy
② 定义线性回归模型,导入之前提取的训练集特征层矩阵,训练分类器 ③ 用训练好的分类器预测验证集得到Accuracy: 0.908371 ④ 用训练好的分类器预测测试集 ⑤ 预测结果保存为key.csv另外,第二名@Jiancheng同学的方案代码也已上传到社区资源板块,欢迎扫码或复制链接到PC查看。
https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1040
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