第一名方案
第一名方案
作者：Shuhao, Rolling
比赛排名：第 1 名
单模型优化
| 改进措施 |
Public 分数 |
Private 分数 |
| swin-B 224 基线 |
0.77223 |
0.78442 |
| 在属、种、科上增加交叉熵损失 |
0.7829 |
0.79544 |
| 学习率从 2e-4 调整为 5e-4 |
0.79444 |
0.80501 |
| +5crop (resize 256, 288, 320, 384, 448 并中心裁剪 224) |
0.80088 |
0.80981 |
| 用带动态 margin 的 subcenter-arcface 替换交叉熵 |
0.81532 |
0.82267 |
| 增加通过交叉熵的额外 FC 层，在 softmax 后加到 subcenter-arcface 输出中 |
0.82201 |
0.82929 |
| 增加与 Swin-Transformer 相同的数据增强 |
0.8315 |
0.83554 |
| 从 swin-B224 升级到 SwinB384 |
0.8468 |
0.85245 |
| +5crop (resize 400, 416, 448, 480, 512 并中心裁剪 384) |
0.84895 |
0.85654 |
| +冻结层 (不更新参数) 从 100 到 0 |
0.85499 |
0.86055 |
| +方形调整大小并从 384 进行测试裁剪 |
0.85563 |
0.86201 |
| +从 swin base 升级到 swin V2 |
0.85851 |
0.86282 |
骨干网络
| ID |
骨干网络 |
Public 分数 |
Private 分数 |
| 0 |
swin-B |
0.85499 |
0.86055 |
| 1 |
convnext-B |
0.85464 |
0.85956 |
| 2 |
deit-iii B |
0.84423 |
0.8495 |
| 3 |
resnest-101 |
0.83208 |
0.83838 |
| 4 |
efficient-B6 |
0.83841 |
0.84321 |
| 5 |
cswin-L |
0.84373 |
0.8501 |
| 6 |
swin-L |
0.85057 |
0.85607 |
| 7 |