XuYuan 大哥的Unet做到了top-1,我这个就抛砖引玉了。
- Python3
- Pytorch 0.4 或者更高
- cv2
- coco API
请先确保/mnt/目录下有文件夹jinnan2_round2_train_20190401或者修改config下的目录。
python train_se50.py
python train_se101.py
两个模型训练大概30~40小时。 不断从小尺度finetune能加快训练速度(我这里给的脚本不是这样的)。我们线下是这样训练的256->512->768。
参考 test_round2_b.py
线下验证参考val.py
这是我们线上比赛模型的精度。如果有大佬训练的模型能够超过这个精度的话希望能和我分享一下。
Model | img_size | mIoU. | TTA6 mIoU. |
---|---|---|---|
Se-ResNext101 | 768*768 | 78.082 | 78.764 |
Se-ResNext50 | 960*960 | 78.30 | 78.45 |
model-ensemble | 78.782 | 79.153 |
- 阿里云服务器 P100 16G显存
- 线下测试1080ti 11G显存
- batch size 对训练精度有一定影响
- 增大图片尺寸和多尺度训练都没有做(时间不够)有实验条件的可以试试
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