(Public>0.54) 暂定第36名解决方案与内核

感谢 Kaggle 举办了这场精彩的比赛！同时也祝贺顶尖的团队！
这是我们的内核链接（版本 10）：
https://www.kaggle.com/tangshuyun/lb-0-54-effnetb6b7-global-feature

我们的方法非常直接且简单：
感谢 Ragnar 提供的关于训练 Effnet 的精彩内核，我们找到了一些训练自己模型的实用方法。在阅读了 Keetar 关于 GLD 检索的精彩文章后，我们首先使用 384 尺寸的图像训练了 Effnet B6 和 B7。然后，我们使用增加到 512 尺寸的图像进一步微调了我们的 B6 和 B7。训练环境是 Colab Pro。最后，我们简单地将两个模型的集成预测用于全局特征提取。

关于更多细节和调整，请参考上面的内核。

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