kaggle注意事项

最新推荐文章于 2024-06-11 11:13:10 发布

weixin_41872340

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分类专栏：算法

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本文分享了参加Kaggle比赛时的注意事项，强调了避免重复造轮子，利用现有工具的重要性。赛题涉及多个环境下的小麦检测，测试集包含未知数据。错误标记可能有助于模型泛化，可选择删除或保留。为了增强模型的泛化能力，可以采用数据增强技术，如改变颜色。文中提到了Map作为评估指标，以及精确度和召回率的重要性。推荐了D5和YOLOV5两种算法，并介绍了cutout和cutmix技术来模拟遮挡和增强模型训练。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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多找工具去复用！打比赛不是造轮子！

3 赛题介绍

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13-18年目标检测算法
选算法的方法：选新的

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训练集包括七八个国家，不同环境的小麦

测试集还有谷歌云盘中看不见的数据集

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