ACCV2020国际细粒度网络图像识别亚军方案总结

大赛官网：https://www.cvmart.net/race/9917/base

背景介绍

ACCV大会（Asian Conference on Computer Vision）是由亚洲计算机视觉联合会举办的两年一次的计算机视觉领域国际重要会议。该会议为研究者、开发者以及参与者提供了一个重要的论坛，以展示和讨论计算机视觉及相关领域的新问题、新方法和新技术。

ACCV 2020 国际细粒度网络图像识别竞赛，是由南京理工大学、英国爱丁堡大学、南京大学、阿德莱德大学、日本早稻田大学等研究机构主办，极市平台提供技术支持的国际性赛事。该赛事主要关注网络图像监督条件下的细粒度级别图像识别问题。

官方提供的训练数据是55W+的网络数据，其中存在大量的噪声样本。对于计算资源以及人工成本要求都很高。

成绩

数据分析

在竞赛刚开始的时候，我们对训练数据进行了详细的分析。我们发现：

1. 训练数据集中存在大量噪声样本，比如地图，表格，文本，人物特写等（noisetype1）。

2. 测试数据集比训练数据集干净很多。

3. 很多动物类别的图片中都会包含植物，但是绝大多数的植物类别的图片中都不包含动物。

4. small animal problem，一些动物在图片中的占比非常小。