第8名解决方案（第1部分） - 目标检测

感谢 Kaggle 和 Francois 举办了这场精彩的比赛。
感谢我的队友们做出的出色工作。
感谢 @meaninglesslives 通过突破 1.00 分的提交并公开分享，为这个挑战带来了希望。

祝贺本次比赛的所有奖牌获得者。在 0.862 分数段的竞争真的非常激烈，看着排行榜（LB）顶部的争夺，尤其是在争夺奖金的最后几个小时，非常有趣。

祝贺 @icecuber 赢得本次比赛。

由于本次比赛需要多种不同的方法，我们团队决定将我们的成果分为 3 个部分进行分享。

第 1 部分

我的解决方案是关于简单的目标检测，这在公开排行榜（LB）上解决了 6 个任务。
我将其整理在一个 Kernel 中（有点乱——还没花时间清理代码，但添加了一些可视化内容，希望能帮助理解代码；欢迎提出任何问题）：

它目前的形式解决了 4 个任务。通过增加更多属性/运气，它在排行榜上一共解决了 6 个任务。

流程（Pipeline）

1. 从训练输出中评估属性（例如：输出中有多少种颜色、对称性等）。
2. 对输入进行随机裁剪。
3. 检查裁剪后的图像是否具有与从训练任务中检索到的属性相同的属性。
   如果是：追加结果。
   如果否：从第 2 步重复。

我期待看到不同参赛者的有趣方法，并想看看测试任务（尤其是那个几乎所有公开 Kernel 都能解决的任务）。

我很自豪能在这个很棒的社区中成为 Kaggle Master。
向参与本次比赛的所有人致敬！