文件名称：detect_steel_number:DCIC 钢筋数量AI识别 baseline 0.98+
文件大小：6.83MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-26 08:47:42
mask-rcnn Python
比赛地址 环境依赖 ubuntu, python3, tensorflow, keras, skimage, opencv-python, numpy, pandas, matplotlib等 我的方案 关于检测/分割模型选择 尝试了 retinanet、faster rcnn、fpn 和 msak rcnn ，其中 mask rcnn 得分 0.980，从 kaggle 上得知使用 U-Net 全卷积网络进行语义分割可能效果比较好，目前还没有尝试。 关于预训练模型 经过后期大佬分享，建议选用 coco 预训练模型。 关于优化器选择 前期选择默认 SGD 优化器，后来在 60epoch 后选择用 Adam 优化器。 I found that the model reaches a local minima faster when trained using Adam optimizer c
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