第10名方案
第10名方案
作者：Toru Ito
比赛排名：第10名
恭喜所有获奖者！
这是我的解决方案（Public LB 0.67376, Private LB 0.66765）。
预处理：
- 将图像尺寸调整为 (320, 512)
- 排除不良图像（移除了21张图像）
数据增强：
我使用了 albumentations。
- HorizontalFlip（水平翻转）, VerticalFlip（垂直翻转）
- ShiftScaleRotate（平移缩放旋转）, GridDistortion（网格畸变）
- Blur（模糊）, MedianBlur（中值模糊）, GaussianBlur（高斯模糊）
- CLAHE, RandomBrightnessContrast（随机亮度对比度）, HueSaturationValue（色调饱和度亮度）, IAASharpen
模型：
我使用了 segmentation_models.pytorch、pretrained-models.pytorch 和 EfficientNet-PyTorch。
模型 1：
- 主干网络：densenet169，架构：Unet（带分类头）
- 图像尺寸：320x480
模型 2：
- 主干网络：efficientnet-b4，架构：FPN（带分类头）
- 图像尺寸：320x480
优化器：
损失函数：
预训练阶段：
- 分割任务：BCE + Dice
- 分类任务：FocalLoss
主训练阶段：
- (分类任务)( FocalLoss * 0.5 + BCEWithLogits * 0.5 ) * 0.05 + (分割任务)( BCE + Dice ) * 0.95
模型融合：
- 对这2个模型进行简单平均（每个模型x4折 = 总共8个模型）
后处理：
- TTA（测试时增强）：None（无）, h-flip（水平翻转）, v-flip（垂直翻转）, h-flip and v-flip（水平加垂直翻转）
- 阈值：我使用 optuna 从交叉验证分数中寻找最优值。
GPU：