Datawhale AI 夏令营CV项目学习笔记（旧）

项目链接https://www.kaggle.com/competitions/multi-ffdi

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7月12日

开始学习，稍微修改baseline代码后跑通

7月15日

尝试使用预训练模型ResNet101，用前8000张的小批量数据集进行训练。（总共有50多万张）

训练9个epoch，本地acc达到66%，预测结果能达到0.8

过程中遇到的问题：

本地最后一个cell一直卡住，后来发现可能是显存不够导致的（之前没释放）（感谢群里老师同学的答疑）

当时的解决方法是把训练好的模型和参数（.pt文件）传到Kaggle上加载后再跑最后一个cell。在本地的话先释放之前的显存再跑应该也没问题，还没尝试。

7月16日

今天尝试解决上面最后一个cell在本地跑不通的问题。按照claude的指示释放内存后还是不行，最后发现只要把num_workers设置为0就可以了，下面是claude给出的原因分析：

尝试使用efficientNet-b2作为预训练模型，前4000张图片训练9个epoch，可在本地达到75%的准确率，预测结果达0.9

可见当前阶段提供的预测task是偏简单的，leaderboard成堆的0.99、0.98也可作证这一点；相对地，本地测试集的accuracy才能较为准确地反应模型的准确度和泛化能力。