kaggle自动驾驶竞赛铜牌总结：Peking University/Baidu - Autonomous Driving—(Part 2)

Part 2、我在竞赛中采取的一些方法技巧总结

1、思路分析

• 参考Notebooks区大神提出的不错的baseline，先弄清楚全部的代码流程，具体哪部分完成什么任务，哪儿可以尝试其他的方法，做到心中有数。
• 本次竞赛中参考的baseline

有些金牌得主也参考了该baseline，当然仅靠baseline只能保证有一个基本的提交结果，接下来就需要不断寻找创新点和得分点。

2、上分“利器”

• 想要上分，一定要抓住 Notebooks 和 Discussion 区，在这里，很多前排队伍都会分享他们在竞赛中采取的一些Tricks，你可以尝试去实现这些方法，并提出你的问题，只要努力去尝试就一定可以上分。
• 此外，由于竞赛方的限制，每天只有两次提交机会并实时更新排行榜，所以很多人苦于不能及时检验自己的改进点到底有没有奏效，这里可以根据Local CV得分来进行线下的一个评估，感谢第4名大佬的评估脚本metrics evaluation script。

我是划分训练集的10%作为验证集评估，讨论区有前排队伍选取20%作为验证集，这样或许线下map评估更准确一些，但由于我的数据增强部分效果不是很好，划分验证集太大，可能导致训练集较少。

• 以下是本次竞赛几位金牌队伍的最终方案：
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