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比赛 | 200种鸟类识别分类 - 优胜方案

来源：萌宠菠菠乐园时间：2024-10-11 12:33

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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