文件名称：kaggle-carvana-2017:80 TFlops
文件大小：1.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 23:32:12
Python
kaggle-carvana-2017 团队“ 80 ”解决方案，解决了。 TensorFlow支持的Keras排名第四。 Yandex（2017-10-07）解决方案概述： ， 。 设定环境 使用符号链接您的数据集文件夹（可选，您可以使用--dataset-dir传递绝对路径）： ln -s /path/to/dataset input 预期所有数据都将作为根目录中的文件或子目录位于该文件夹中。 安装所有必需的软件包： pip install -r requirements.txt 您应该已经安装了Keras master： pip install git+git://github.com/fchollet/keras.git --upgrade --no-deps 使用Resnet50编码器进行训练 python train.py\ --gpu=1\ --
【文件预览】：
kaggle-carvana-2017-master
----random_transform_mask.py(14KB)
----CyclicLearningRate.py(5KB)
----.gitignore(1KB)
----losses.py(5KB)
----README.md(3KB)
----mobile_net_fixed.py(27KB)
----find_bounding_boxes.py(2KB)
----models.py(11KB)
----inception_resnet_v2.py(15KB)
----datasets.py(3KB)
----train.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----keras_iterator.py(25KB)
----resnet50_fixed.py(11KB)
----utils.py(688B)
----models()
--------.keep(0B)
----metadata.csv(622KB)
----submissions()
--------.keep(0B)
----predict_multithreaded.py(4KB)
----requirements.txt(34B)
----test_bboxes.csv(3.56MB)
----predict_train.sh(1KB)
----predict_masks.py(2KB)
----ensemble_cpu.py(2KB)
----params.py(2KB)
----predicted_masks()
--------.keep(0B)
----ensemble_gpu.py(3KB)
----generate_encoded_submission.py(4KB)
----weights()
--------.keep(0B)