颜色分类leetcode argus tgs salt Kaggle|TGS盐分识别挑战赛第14名解决方案

颜色分类leetcode Argus解决方案TGS盐分鉴定挑战赛Argus团队第14名解决方案的源代码(, )。解决方案我们使用PyTorch 0.4.1和框架简化了实验，并允许专注于深度学习试验，而不是编码神经网络训练和测试脚本。数据预处理大小为101x101 px的原始图像使用skimage包中的双谐波修复填充到148x148 px。这种“填充”对我们来说比反射或零填充更好。随机裁剪输入大小为128x128像素，应用左右方向翻转和随机线性颜色增强（用于亮度和对比度调整）。模型设计：经过一系列实验，我们最终采用了带有SE-ResNeXt50编码器的类似U-Net的架构。标准解码器块富含定制的FPN样式层。除了分割任务之外，在基本网络架构中添加了一个额外的分类分支（空/包含盐块）。模型训练损失：Lovasz铰链损失与优化器：SGD，LR 0.01，动量0.9，weight_decay 0.0001训练阶段：提前停止耐心100；减少LROnPlateau，耐心=30，因子=0.64，min_lr=1e-8； Lo