第46名解决方案

我要感谢组织者和管理方举办了这次比赛。
这是一个加深知识的有趣方式。
另外，如果你们打算把这办成更具竞争性的比赛，我希望能看到更完整的数据生成过程描述。
我们还要感谢那些提供了通俗易懂的内核的人。

预处理：

• 将瓦片图像大小调整为 (256, 256)
• 伪标签
• 使用 d48_handlabel（请查看讨论区）

数据增强：

我使用了 albumentations 库。

• 水平翻转
• 垂直翻转
• ShiftScaleRotate, GridDistortion
• 模糊, 中值模糊, 高斯模糊
• CLAHE, 随机亮度对比度, 色调饱和度值, IAASharpen

后处理：

• TTA (测试时增强：水平翻转、垂直翻转)

模型-1：

• efficientnetb0 Unet
• 图像大小：256x256
• bce_dice损失函数（bce_weight：0.75）
• 5折交叉验证 (5FOLD)

模型-2：

• efficientnetb0 link
• 图像大小：256x256
• bce_dice损失函数（bce_weight：0.75）
• 5折交叉验证 (5FOLD)

模型-3：

• seresnext50 Unet
• 图像大小：256x256
• bce_dice损失函数（bce_weight：0.75）
• 5折交叉验证 (5FOLD)

模型-4：

• efficientnetb0 FPN
• 图像大小：256x256
• bce_dice损失函数（bce_weight：0.75）
• 5折交叉验证 (5FOLD)

提交结果 (sub1)：

• 取模型1、模型2、模型3、模型4预测结果的平均值（权重各为1/4）

期待在另一场比赛中见到大家！