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Primary LanguagePython

WWW-Music-Genre-Recognition-Challenge

这是WWW-Music-Genre-Recognition-Challenge的第五名实现源码：   团队成员@AlgoHunt @viperit 整个模型流程如下图所示 pipeline

Dependencies

  • Python 3; TensorFlow >= 1.3.0
  • FMA data. 请按如下结构存放:
DIR/
  fma_medium/
  crowdai_fma_test/
  save/
  • 训练数据共25000样本，大约有100个以下没有声音或者损坏，请注意清洗  .
  • 测试数据35000，也有一小部分损坏.
  • 元数据我们已经将元数据转化为更易使用的格式，如有需要请自行修改.

Usage

GPU：P100，CPU：6核，大约20分钟1000step，训练速率以及其他设置请参看代码   一般训练到21000步为最好，训练到dev有67%，train有90+，反而在榜上表现较好

CNN-Run：主调用过程，如果save中有模型，会自动读取restore模型，继续训练
preprocess：存图、切分图、分成train、dev、test，分别制作TFrecord
prediction：预测test集，给出最后的结果prediction-softmax.csv，注意最好重新按照大小排序
xception：xception network 实现