数猪第一名!推荐给你的朋友们!猪只盘点挑战赛Baseline分享
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2021-08-01 07:25
每年这么多场比赛,层出不穷的新赛题搞得大家有些麻木。
今天老DC给大家推荐一个新赛题,也许不适合你,但一定适合一起打比赛的好兄弟。
不过,猪猪不是按“头”来计算的吗?
所以是不是可以叫“猪头盘点挑战赛”?
听说,现在养猪特别赚钱,别再一头扎进高端大气学术圈了,扎进猪圈吧~
九尺之台,起于累土,飞黄腾达也可以从数猪开始~
找猪不能只靠眼睛,还要靠机器学习。不熟悉目标检测没关系,老DC的小伙伴“胜券在握”为大家贡献了一份找猪Baseline。
猪只识别baseline采用了现有的目标检测框架,使用imageai中的Resnet50,权重参数使用预训练的结果,如下图:只能识别出部分猪只。
优化方法:
1. 大家可以用自己的计算资源训练一下,或者去kaggle上面白嫖一下GPU。
2. 同时,我发现使用最新的yoloV5效果可能有还所提升,代码正在整理。
使用yoloV5训练后效果更好,如下图:
yoloV5官方地址:(https://github.com/ultralytics/yolov5)
我打赌你只吃过猪肉,没见过猪跑,更没见过猪圈里乱窜的猪猪们,没事看吃播的你,下载数据集看一下猪猪吃播吧,真香。
点击阅读原文
获取猪只盘点Baseline
baseline中使用了w2v(使用gensim包),将蛋白质的字母序列中的每个字母转化为w2v向量,同时计算每一个蛋白质字母序列的长度,均值,方差等统计特征。同时以蛋白质对应的种类作为标签,来训练预测。
以下为部分字母对应词向量:
使用librosa包读取咳嗽声,同时隔3取样之后,使用librosa.feature.mfcc函数对声音进行取样,进行训练。
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