利用Kaggle来学(入)习(门)计算机(深度)视觉(学习)

计算机视觉学习路线 在正式学习之前,我们需要明确什么是计算机视觉。简单来说,计算机视觉是通过对图像、视频等视觉信息进行分析处理,模拟人类视觉系统的过程。其应用广泛,涵盖了图像分类目标检测人脸识别图像分割等多个领域。计算机视觉是一个充满活力和潜力的领域,随着技术的发展,未来的应用场景只会越来越广泛。无论是学术研究还是工业应用,掌握计算机视觉技术将为你带来广阔的职业前景。希望这条学习路线能够帮助你快速入门并深入探索计算机视觉的世界。持续学习、不断实践,才能在计算机视觉的道路上走得更远。加油! 阅读详情

1. 前人经验(总攻略)

1.1 六次 Kaggle 计算机视觉类比赛赛后感 (偏向于计算机视觉类(DL)的比赛经验:)

https://www.leiphone.com/news/201806/2cCXw5BfiKqYlLUI.html

  • 小总结:
    1.1 了解到Kaggle中的两个世界:ML和DL
    1.2 ru’eh获得较好的成绩:选择与任务相对应的 state-of-art 模型(在代码无 bug,没有实验设置错误的情况下,排进 Top 50% 甚至 Top 15% 难度很小)

1.2 分分钟带你杀入Kaggle Top 1% (Kaggle综合经验)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282
小总结:
2.1

1.3 Kaggle正式赛首战top3%分享,小白献给机器学习新手

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39940612/article/details/77488208
小总结:
3.1 关注论坛!!!
3.2 诚信

1.4 Kaggle入门,看这一篇就够了

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876?refer=a2mia
…

2. 具体比赛经验与总结(实战攻略)

2.1 入门级别

  • Kaggle泰坦尼克号
  1. Kaggle泰坦尼克号 用决策树快速的撸一个Baseline:
    https://littlebeans.cn/2019/01/31/kaggle-Titanic/
  2. 分分钟,杀入Kaggle TOP 5% 系列
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27550334
  3. Kaggle竞赛排名Top 6%——泰坦尼克号幸存预测
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27655949

2.2 NLP 类

  1. kaggle Jigsaw文本分类比赛金牌分享
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/74289508
  2. Kaggle竞赛-Quora Insincere Question Classification小结
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/58203555

2.3 CV 类

计算机视觉比赛夺冠方案:Kaggle经验分享 本文旨在分享我在Kaggle计算机视觉比赛中获得冠军的实战经验,涵盖从数据准备到模型优化的全流程。我们将深入探讨如何构建一个高效的计算机视觉系统,并分享在竞赛中取得优异成绩的关键技巧。本文将按照计算机视觉比赛的典型流程组织内容:从数据理解开始,到特征工程、模型构建、训练技巧,最后到模型集成与提交策略。计算机视觉:让计算机通过数字图像或视频获取、处理、分析和理解信息的技术卷积神经网络(CNN):专门用于处理网格状数据(如图像)的深度学习模型数据增强:通过变换原始数据生成新训练样本的技术核心概念回顾。 阅读详情

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Robin_Pi
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