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【阿里天池新人赛】之街景字符识别（5）正式赛时间：2020.5.14-2020.6.24比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction上次介绍了如何预测模型和提交结果，这次介绍一些细节提升分数。1.模型更换模型有很多，都可以进行尝试，ResNet、VGG、Inception v3、EfficientNet等等，但是注意模型过拟合问题，需要恰当选取。ResNet50model_conv = mode

【阿里天池新人赛】之街景字符识别（4）正式赛时间：2020.5.14-2020.6.24比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction上次介绍了如何训练模型，这次介绍生成测试文件和提交结果。数据预测（test.py）import pandas as pdimport os, sys, glob, shutil, jsonimport torchfrom torch.utils.data impo

【阿里天池新人赛】之街景字符识别（3）正式赛时间：2020.5.14-2020.6.24比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction前两篇介绍了如何进行数据读取和模型搭建的内容，这次主要介绍如何进行搭建训练网络。采用之前介绍的定长字符识别思路。在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个，最多的字符个数为6个。因此可以对于所有的图像都抽象为6个字符的识别问题，字符23填充为23XXXX，字符231填充为

【阿里天池新人赛】之街景字符识别（2）正式赛时间：2020.5.14-2020.6.24比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction1.数据读取（dataset.py）由于本次赛题我们使用Pytorch框架，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成

【阿里天池新人赛】之街景字符识别（1）正式赛时间：2020.5.14-2020.6.24比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction1.赛题数据赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并根据一定方式采样得到比赛数据集。数据集报名后可见并可下载，该数据来自真实场景的门牌号。训练集数据包括3W张照片，验证集

【迁移网络学习实战】- Kaggle猫狗分类大赛 - 前1.7%数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（比如在ImageNet数据集140万张标记图像）上训练好...

【迁移网络学习】- Kaggle猫狗分类大赛（1）数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集**（比如在ImageNet数据集140万张标记图像）**上训练好。如果这个...

得分：0.11569 前14%import numpy as np import pandas as pd#import matplotlib.pyplot as plt#import seaborn as snsimport osfor dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'): for filename...