第22名解决方案

感谢我在这次比赛中的队友！@wgz123、@deeeeeeeplearning、@shajiayu，他们在这次比赛中付出了很多！

方案详情

• SOTA模型：Mask-RCNN
• 骨干网络：SwinTransformer
• 锚框大小策略：针对不同类别采用多种锚框大小
• 宽高比策略：针对不同类别采用不同的宽高比
• 预训练模型：使用比赛提供的官方外部数据进行预训练
• 数据增强：Resize(), Pad(), Grid(), RandomFlip()
• 测试时增强 (TTA)：Resize(), Pad(), RandomFlip()
• 学习率策略：余弦退火
• 四模型集成：一个模型用于分类，其余三个用于分割
• 随机加权平均 (SWA)：Stochastic Weights Averaging
• 置信度阈值：每个实例的最小得分 (min_score)
• 最小像素阈值：每个实例的最小像素数 (min_pixel)
• 去除重叠：按照索引顺序修复重叠

这是我在Kaggle的第二次比赛！继续加油！