Kaggle Cassava Leaf Disease Classification 木薯叶疾病分类竞赛

题目描述

kaggle挑战赛题目，构造一个分类模型，准确的识别出图像中木薯叶子感染的具体疾病。

详情可以参考链接：Cassva Leaf Disease Classification

木薯叶1

 

任务就是训练一个分类模型，能够准确的识别出图中木薯叶感染了哪种疾病。本次竞赛数据集中定义了5种类别：

{"0": "Cassava Bacterial Blight (CBB)", "1": "Cassava Brown Streak Disease (CBSD)", "2": "Cassava Green Mottle (CGM)", "3": "Cassava Mosaic Disease (CMD)", "4": "Healthy"}

解题思路

针对图像分类问题，有很多成熟的框架可以使用。比如：VGG、ResNet、EfficientNet或者基于机器学习的分类方法，SVM、Bagging、Boosting等。

解决算法模型相关问题，大致可以分为三个步骤：

1、数据预处理

2、确定模型架构

3、模型验证与调优

数据是问题的抽象变现，算法模型是针对数据表现出的问题提炼出的解决方法。毫不夸张的说，任何与算法模型相关的问题实际上都是分析数据、提炼数据的问题。

数据的预处理包括但不限于数据的收集、标注、增强、去噪声等。由于kaggle比赛会直接提供