概述
首先，我要感谢竞赛组织者和社区，提供了如此精彩的挑战以及在笔记本和讨论中度过的有趣时光。遗憾的是，这次我只能作为读者参与，希望通过这份解决方案来弥补。如有任何问题或建议，欢迎随时提出！
以下是我在HMS - 有害脑活动分类竞赛中获得第16名解决方案的高层次描述，以及对最重要主题的更详细说明。
- 数据：竞赛提供的10分钟数据与@cdeotte的50秒频谱图（非常感谢他！），并拼接了归一化的EEG双极导联图
- 模型：timm的tinyViT骨干网络（最佳质量/速度比）
- 训练：第一阶段仅使用>7人投票的数据，第二阶段通过伪标签(PL)标注其余数据并重新训练
- 增强：随机选择EEG子ID，在原始EEG和频谱图上进行左右电极通道翻转，图像增强：粗丢弃 + 亮度/对比度调整
- 其他：带预热的余弦学习率调度，衰减率0.8的EMA，翻转测试时增强(TTA)
最终方案是在所有数据（>7标签，≤7伪标签）上的6个模型集成，≤7投票部分的伪标签也通过10个模型集成获得。
最有帮助的部分包括：选择>7人投票的高质量标签、将1D数据绘制为2D、使用全局双极导联归一化而非每个对象的min-max、骨干网络的幸运选择以及使用大图像尺寸。伪标签、EMA和TTA仅带来微小改进（约0.001量级）。我未精确测量增强的影响，但可以确认它们显著减少了过拟合。
论文中的一些见解
以下补充材料论文帮助解决了两个问题：
- 回答关键问题：测试数据是否只包含高票数对象？
- 通道翻转增强技术
文中还讨论了基于误差均衡的训练-测试分割策略，有助于在训练和测试中更均匀分布困难样本，但我未采用此方法，仍使用熟悉的
数据处理
核心思想是利用2D视觉模型（特别是Transformer架构）的权重，同时向模型展示与标注员所见完全相同的图像。
实现方式如下：
竞赛频谱图预处理：
spectrogram[np.isnan(spectrogram)] = 0
spectrogram = np.log10(spectrogram + 1e-6)
min_, max_ = np.quantile(spectrogram, 0.01), np.quantile(spectrogram, 0.99)
spectrogram = np.clip(spectrogram, min_, max_)
spectrogram = (spectrogram - min_) / (max_ - min_)@cdeotte的频谱图：仅进行[0,1]范围转换，无其他处理。两种频谱图均调整为320×320并垂直拼接。
EEG双极导联处理：计算中心20秒数据，滤波范围为1-70Hz以消除电源干扰，并进行归一化。预计算的EEG_DIFF_ABS_MAX[i]值约为100（对应导联的0.05和0.95分位数）。
# 移除50Hz/60Hz噪声
b, a = butter(5, (59, 61), btype='bandstop', analog=False, fs=EED_SAMPLING_RATE_HZ)
y = lfilter(b, a, y, axis=0)
# 1-70Hz带通滤波
b, a = butter(5, (1, 70), btype='bandpass', analog=False, fs=EED_SAMPLING_RATE_HZ)
y = lfilter(b, a, y, axis=0)
# 归一化处理
min_, max_ = \\
-2 * EEG_DIFF_ABS_MAX[i], \\
2 * EEG_DIFF_ABS_MAX[i]
y = np.clip(y, min_, max_)
y = (y - min_) / (max_ - min_)
y[0] = 0
y[-1] = 120个导联图通过justpyplot库绘制为640×1600的2D数组，每个导联覆盖64×1600区域（含重叠），最后与频谱图拼接。总图像尺寸为640×1920，示例如下：
模型架构
最初选择tiny_vit_21m_512.dist_in22k_ft_in1k模型进行实验，确实轻量且训练快速。尝试其他模型时发现，该模型经过蒸馏后非常强大——要达到相当性能需要如hf_hub:timm/eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k这类模型，后者体积大5倍且慢得多。
强烈建议在类似问题中尝试TinyViT模型！
更新：解决方案代码（PyTorch/Lightning/Docker）已发布于GitHub。