425. VinBigData Chest X-ray Abnormalities Detection | vinbigdata-chest-xray-abnormalities-detection
这是我参加的第7次比赛,目标是获得银牌。
但在结束另一场比赛后,我较晚才加入这次比赛。
所以我首先研究了其他参赛者的公开方案。
@corochann 的 Detectron2 和 @Awsaf 的 Yolo5 吸引了我的目光,我也阅读了 @Denny Wang 的 成果。
但是 CV 分数 [mAP@0.5:0.95] 无法突破 1.6,Public LB 也无法达到 1.8。
幸运的是,我使用 @ZFTurbo 的 WBF 实现了集成策略,Public LB 分数达到了 2.72。
我曾尝试实现 5 折交叉验证和 TTA,但因为其他工作而放弃了。
昨晚我用 WBF 集成了公开结果,结果让我惊讶,达到了 2.94 (Private 2.82)。
这个结果足以让我获得银牌。
我觉得我和特级大师/大师之间还有很大的差距。
我希望今年能成为大师,所以我必须努力学习。
感谢比赛主办方,并祝贺所有获奖者!
特别感谢 @corochann @awsaf49 @dennywangdev @zfturbo
这是我的提交结果。
| 模型 | Public/ Private | WBF 权重 | Public/Private |
|---|---|---|---|
| Yolo5 | 0.243/0.235 | [3, 1] | 0.272/0.256 |
| Detectron2 | 0.221/0.232 | ||
| Yolo5 | 0.243/0.235 | [2, 1, 3] | 0.294/0.282 |
| Detectron2 | 0.221/0.232 | ||
| Public | 0.246/0.226 |