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向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號??????

機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程?? 公眾號：datayx

該數(shù)據(jù)集包含6個(gè)常見天氣類別的60000張圖像，這些類別包括晴天，多云，下雨，下雪，薄霧和雷雨天氣。

數(shù)據(jù)說明

各類天氣圖片數(shù)量：

晴天：10000張
多云：10000張
雨天：10000張
大雪：10000張
薄霧：10000張
雷雨：10000張

數(shù)據(jù)來源

http://vcc.szu.edu.cn/research/2017/RSCM.html

數(shù)據(jù)清洗與可視化分析

我對上面的圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行了一個(gè)大致的整理，有一些圖片我自己都分不清楚是什么類別，干脆手動刪除，打算做5個(gè)分類：haze 、 lingting 、sun snow、 cloudy，但是編號是個(gè)問題，下面使用python 進(jìn)行了編號處理，方便得很

解決方案

代碼?獲取方式：

關(guān)注微信公眾號 datayx ?然后回復(fù)?天氣分類?即可獲取。

針對本次賽題的任務(wù)特點(diǎn)，我們團(tuán)隊(duì)采取了Swsl_resnext101_32x8d 網(wǎng)絡(luò)作為Backbone。同時(shí)創(chuàng)新性的引入了CBAM注意力機(jī)制, Label Smooth（標(biāo)簽平滑），OHEM(在線難例樣本挖掘)，Arc-Loss等諸多創(chuàng)新設(shè)計(jì)，使得我們的單模就能達(dá)到線上84.3+的F1-score，從比賽一開始就遙遙領(lǐng)先其他隊(duì)伍。兼顧了速度和精度，具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)，通過最終的模型融合，更是達(dá)到了線上84.7+的精度。

主干網(wǎng)絡(luò)(Backbone)選取

?2020年NeurIPS 中的一篇工作：Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning中針對數(shù)據(jù)類別不平衡（也泛稱數(shù)據(jù)長尾分布）下的分類問題進(jìn)行研究并指出，如果直接把類別不平衡的樣本丟給模型用于學(xué)習(xí)，模型會在major classes（在本次比賽中即“晴朗”類別）的樣本上的學(xué)習(xí)效果更好，而在minor classes（“多云”）上泛化效果差。同時(shí)該工作指出半監(jiān)督和自監(jiān)督均能顯著提升不平衡數(shù)據(jù)下的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，因此團(tuán)隊(duì)采用半弱監(jiān)督模型swsl_resnext101_32x8d作為本次比賽的backbone。由于數(shù)據(jù)集中存在大量的干擾背景，真正對最終分類結(jié)果影響較大的區(qū)域占比較小，因此團(tuán)隊(duì)在原始的swsl_resnext101_32x8d的基礎(chǔ)上添加注意力機(jī)制模塊CBAM，讓模型能夠更有效的學(xué)到關(guān)鍵區(qū)域。

數(shù)據(jù)增廣選擇?

本次比賽中訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)量大，訓(xùn)練集和測試集的分布基本一致，訓(xùn)練集的樣本種類豐富。因此團(tuán)隊(duì)僅采用了兩種常見的數(shù)據(jù)增廣方案，只在圖像的尺寸等方便進(jìn)行增廣，力求在不破壞圖像原有特征的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高模型的泛化能力。

上分tricks?

搭建完基本的Backbone并選取合適的增廣策略之后，為進(jìn)一步提高團(tuán)隊(duì)所用模型在數(shù)據(jù)集上的泛化能力，團(tuán)隊(duì)根據(jù)模型在數(shù)據(jù)集上的線下線上表現(xiàn)選擇一些特定的Trick，這些創(chuàng)新方案也是我們團(tuán)隊(duì)能一直遙遙領(lǐng)先其他團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵所在。?

Label Smooth（標(biāo)簽平滑）?

在常見的多分類問題中，網(wǎng)絡(luò)輸出先經(jīng)過softmax處理后進(jìn)行交叉熵計(jì)算Loss，為了使得網(wǎng)絡(luò)對測試集預(yù)測的概率分布和其真實(shí)分布接近，常用的做法是使用one-hot對真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行編碼，而這種將標(biāo)簽強(qiáng)制one-hot的方式使網(wǎng)絡(luò)過于自信從而會導(dǎo)致過擬合發(fā)生，因此團(tuán)隊(duì)選擇用Label Smooth來軟化這種編碼方式。

OHEM (在線難例樣本挖掘)?

經(jīng)過線下實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)采用的模型在訓(xùn)練過程中針對“cloudy”類別表現(xiàn)較差，如下圖所示。因此為進(jìn)一步提高對該類別的鑒別能力，團(tuán)隊(duì)采用OHEM來進(jìn)一步提高模型能力。OHEM最初在目標(biāo)檢測任務(wù)中提出，但是該思想在所有任務(wù)中都通用，團(tuán)隊(duì)選取當(dāng)前batch中Top k大的loss的均值作為當(dāng)前batch的loss進(jìn)行梯度的回傳，提高batch中hard sample對網(wǎng)絡(luò)更新的作用。并實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該種方法能夠有效提高對“cloudy“的鑒別能力。

CBAM注意力機(jī)制?

前面談到過由于數(shù)據(jù)集中存在大量的干擾背景，真正對最終分類結(jié)果影響較大的區(qū)域占比較小，因此團(tuán)隊(duì)在原始的swsl_resnext101_32x8d的基礎(chǔ)上添加注意力機(jī)制模塊CBAM，讓模型能夠更有效的學(xué)到關(guān)鍵區(qū)域。

訓(xùn)練細(xì)節(jié)和線上精度變化訓(xùn)練細(xì)節(jié)

優(yōu)化器：采取sgd.
初始學(xué)習(xí)率:5e-4,
學(xué)習(xí)率指數(shù)下降策略。
2-3個(gè)epoch
按照16w/1w劃分本地訓(xùn)練/驗(yàn)證集
部分訓(xùn)練過程采取了apex半精度混合加速訓(xùn)練
通過freeze多層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多種變化的Fine-tune方式

線上F1分?jǐn)?shù):

單模型線上最高精度: 0.843+
模型融合策略:通過對模型添加不同的Trick(Cbam注意力機(jī)制, Arc-Loss, OHEM, Label-Smooth)分別訓(xùn)練得到不同的多個(gè)模型，然后采取投票的方式，最終線上f1-score: 0.847+?？梢娔Ｐ腿诤蠋淼氖找娌⒉幻黠@，我們的單模已經(jīng)達(dá)到了很高的精度同時(shí)有著很快的推理速度，速度精度較為平衡，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)

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