[Kaggle Classify-Leaves] 树叶分类 score0.950

使用resnext50网络模型 预训练+全连接层微调 

交叉熵损失 + Adam优化器

数据增广:随机水平翻转+随机上下翻转+随机调整图片亮度、饱和度、色温

transform = transforms.Compose([
                transforms.Resize((self.resize_height, self.resize_weight)),
                transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
                transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),
                transforms.ColorJitter(brightness=0.2,saturation=0.1,hue=0.1),
                transforms.ToTensor()
            ])
classify-leaves数据集
图片大小 224x224
类别数量 176
训练集数量 18353
测试集数量 8800

训练集格式:                                                                                                测试集格式:

 代码:

import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torchvision

from tqdm import tqdm
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image

# 判断device
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 一些文件位置
train_csv_path = 'classify-leaves/train.csv'
test_csv_path = 'classify-leaves/test.csv'
submission_path = 'classify-leaves/sample_submission.csv'
img_dir_path = 'classify-leaves/'
model_path = 'pre_res_model.
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