pytorch 图像分类竞赛框架
1. 更新日志
- (2020年5月2日) 基础版本上线
2. 依赖库
- pretrainedmodels
- progress
- efficientnet-pytorch
- apex
3. 支持功能
- pytorch官网模型
- pretrained-models.pytorch 复现的部分模型
- EfficientNet-PyTorch
- fp16混合精度训练
- TTA
- 固定验证集/随机划分验证集
- 多种优化器：adam、radam、novograd、sgd、ranger、ralamb、over9000、lookahead、lamb
- OneCycle训练策略
- LabelSmoothLoss
- Focal Loss
- AotuAgument
4. 使用方法
更改config.py中的参数，训练执行 python main.py，预测执行python test.py
5. submit_example.csv
每一行：filename,label 样例：
0001.jpg,dog
0002.jpg,dog
0003.jpg,dog
注：预测图像可能没有label，所以label可以随意给个临时的，但一些比赛平台对都会给个提交样例，随意给个label
6.TODO
- 优化模型融合策略
- 优化online数据增强
- 优化pytorch官方模型调用接口
- 增加模型全连接层初始化
- 增加更多学习率衰减策略
- 增加find lr
- 增加dali
- 增加wsl模型
- 增加tensorboardX
- 优化文件夹创建