第21名解决方案

首先，非常感谢 François Chollet 和 Kaggle 团队组织了这场精彩的比赛。
对我来说，这是一场非常有趣且充满创意的比赛。我有整整一个月的时间分数一直是 1（满分）哈哈。

我的解决方案与大家讨论过的 DSL（领域特定语言）方法类似。
所有的训练代码和测试/评估代码都通过具有以下接口的 Python 方法进行处理。

• def converter(inp, objects, c) 返回 objects

  • inp: 数据集的原始输入
  • objects: 经过处理的输入数据表示，包含一些元数据。例如：矩形信息
  • c: 在训练和测试之间共享的上下文对象。例如：仅在输出中出现的颜色、输出形状信息。

• def merger(objects, c):

  • objects: 处理过的输入数据
  • c: 上下文对象

我定义了 100 多个转换器（converter）方法和 10 个合并器（merger）方法。

例如，一个任务可能会通过以下步骤解决：

• [converter] identify_objects
  • 将输入数组转换为矩形块作为对象
• [converter] color_with_out_color
  • 用仅在输出中出现的颜色为所有找到的对象着色
• [merger] simple_merge
  • 将所有对象合并为一个数组

我有旋转、填充、翻转、移动、画线等多种类型的转换器，以及 or_merge、and_merge、select_biggest_object 等更多的合并器。

大致就是这样。
我很期待看到比我的想法更有创意的点子和解决方案 :)

还有一点说明，在第一个月我尝试了基于 CNN 的图像生成模型。但由于我们的训练数据太少，所以没有奏效。

识别对象的真实代码

def identify_rec2(y, x, a, visited, c, rect):

    if visited[y + 1][x + 1]:
        return
    visited[y + 1][x + 1] = True
    if a[y][x] == c.bg_color:
        return
    if y < rect.y1:
        rect.y1 = y
    if y > rect.y2:
        rect.y2 = y
    if x < rect.x1:
        rect.x1 = x
    if x > rect.x2:
        rect.x2 = x
    identify_rec2(y + 1, x + 1, a, visited, c, rect)
    identify_rec2(y + 1, x, a, visited, c, rect)
    identify_rec2(y, x + 1, a, visited, c, rect)   
    identify_rec2(y - 1, x - 1, a, visited, c, rect)
    identify_rec2(y + 1, x - 1, a, visited, c, rect)
    identify_rec2(y - 1, x + 1, a, visited, c, rect)    
    identify_rec2(y - 1, x, a, visited, c, rect)
    identify_rec2(y, x - 1, a, visited, c, rect)        

def identify_greedy(inp, objects, c):
    if len(objects) != 1:
        raise SkipException                   
        return objects
    a = objects[0].data
    height, width = a.shape
    if height > 30 and width > 30:
        raise SkipException                   
        return objects
    visited = init_visited(height, width)
    objs = []
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            if visited[y + 1][x + 1]:
                continue
            if a[y][x] == c.bg_color:
                visited[y + 1][x + 1] = True
                continue
            if not visited[y + 1][x + 1]:
                rec = Rect(y,y, x, x)
                identify_rec2(y, x, a, visited, c, rec)
                obj = Object(a)
                obj.rectangle = (rec.y1, rec.y2, rec.x1, rec.x2)
                objs.append(obj)
    if len(objs) == 0