2019年创青春交子杯新网银行高校金融科技挑战赛完整源码+说明（AI算法赛道）.zip

github上排版可能有些问题，也可以访问我的博客https://blog.csdn.net/weixin_42907473/article/details/103470208 ## 一、简述 **队名**：学学没完 **队伍成绩**： 初赛榜 0.85245 排名第一 （a榜第二，b榜重回第一） 决赛榜 0.9307 排名第二 （第一老哥很猛，搞得我们很慌，硬是肝了一晚上才拉近了和他们的差距） 受益于官方对大家前三个月工作的肯定，初赛的权重是复赛的两倍，因此最后加权总榜第一。 ## 二、比赛方案 ### 1.初赛回顾 初赛赛题是对一组唇语图片序列进行中文单词的预测，给定的数据集是封闭集（类别数量是一定的，测试集中的类别均在训练集中出现过），如下图所示：<div align=center>  上图一共有5组唇语序列，代表着不同的中文词语。<div align=left> ### 2.数据分析 拿到数据，我们先简单的对数据进行了分析： * 训练数据数量一共9996个样本，测试数据一共2504个样本，总的类别是313类。 * 词语中只有两字词和四字词，样本比例为6816:3180，在313个类中的类别比例为213:100 * 313类中有311个类别有32个样本，只有“落地生根”和“卓有成效”两个样本有22个样本，可以说样本非常均衡。 * 样本的图片数量，除了异常数据外，基本分布在2张到24张之间，且两字词和四字词的图片数量有大量重叠，这意味着这一维信息很难利用，在测试集中的图片数量也基本和训练集一致。<div align=center>  两字词和四字词图片数量对比<div align=center>  训练集和测试集样本图片数量对比<div align=left> &#8195;数据分析让我们对数据有了一个整体的把握。除此以外，我们还观察了一些样本数据，发现了他们采集的样本中，包含说话的有用信息图片大都集中在前半序列中，而最后几张往往都是闭嘴状态，没有提供任何有用的信息。 &nbsp; ### 3.数据清洗以及数据切割问题 * 通过对数据的分析，我们对低于两张的异常样本数据进行了清除。 * 考虑到很多样本中的嘴唇并不是一直在一个位置，因此考虑是否要定位和切割一下嘴唇部位。 因此我们手动标注了七八百张图片图片送进了CornerNet_Lite网络中去训练一个检测嘴唇的网络。 &nbsp; Why CornerNet_Lite? &nbsp; 其实其他的也可以，如Yolov3，毕竟任务简单，但是这篇论文号称吊打Yolov3，且我前一段时间也跑过这个网络，所以就拿来用了，下图即为文章中的性能对比图，由于没有速度的要求，我们最终采用的是Cornernet-Saccade版本。<div align=center> <div align=left> 切割效果基本完美，我们切割原则是：1.保证嘴巴在图片正中央；2、保持一组图片切割大小一样，且嘴唇不能占满全图。 在切割的时候我们也发现一些图片没有检测到嘴唇，结果发现样本序列中夹杂了一些噪声数据，我们将这些进行了去除，大致如下图所示:<div align=center><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191210153204766.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjkwNzQ3Mw==,size_16,color_FFFFFF,t_70" width =50% height = 50%><div align=left> 我们当时的切割程序写了一些BUG，导致没有贯彻思想，最终直接测试的结果并没有不切割的好。当时也没发现这个问题，所以初赛并没有用到切割图片，但是我也对标注的图片中嘴唇边界离图片边界的信息进行了统计，最后大致对图片做了一个统一的切割或者说限制区域的操作。 &nbsp; ### 4.模型选择 &#8195; 通过对数据的分析，且考虑到任务是多分类问题，无需考虑词与词之间的关系，所以我们将这个问题简单的看作动作视频多分类的问题，因此我们尝试了多种类别的 SOTA 模型。 **1）基于3D 卷积模型** &#8195; 3D 卷积模型是我们首先想到和尝试的，3D 模型的代表之一是《ECO: Efficient convolutional Network For online video understanding》，这篇文章是去年 ECCV 的文章，模型结构如下：<div align=center><div align=left> S1 到 SN 是从视频中采样的 N 个帧图像。 1. 对于每个帧图像，采用共享的 2D 卷积子网络 来得到 96 个 28\*28 大小的 feature map，堆叠后得到一个 N\*28\*28\*96 大小的特征 volume。此处使用的是 BN-Inception 网络中的第一部分（到 inception-3c 层前）。 2. 对于得到的特征 volume，采用一个 3D 子网络进行处理，直接输出对应动作类别数目的一维向量。此处采用了 3D-Resnet18 中的部分层。 如上的两部分，就构建了这篇文章中构建的第一种网络结果 ECO-Lite。除了用 3D 卷积进行融合，还可以同时使用 2D 卷积，如下图所示，即为 ECO-Full 网 络 结 构 。 此 处 多 的 一 个 2D 网 络 分支 采 用 的 是 BN-Inception 网 络 中 inception-4a 到最后一个 pooling 层间的部分，最后再采用 average-pooling 得到 video-level 的表示，与 3D net 的结果 concat 后再得到最后的 action 分类结果。 <div align=center> <div align=left> 这个模型的效果也不错，我们队伍前期霸榜就是依靠这个模型，ECO-lite 最高 0.74 多，ECO-Full 最高 0.76 多，之后我们又尝试了其他一些模型，如今年的CVPR 何凯明实验室的文章《SlowFast Networks for Video Recognition》，但是该网络需要高低帧率间配合才能有更好的效果，而我们这个数据毕竟不是视频，帧数实在有限，最终跑出来效果不尽如人意，但如果有高帧率的视频，我想应该会有不错的效果。 &nbsp; &nbsp; ***篇外探讨：*** 关于《SlowFast Networks for Video Recognition》这篇文章中提出的一个观点我觉的**值得我们去思考**，大致意思： &#8195; 我们对于一张图片，我们可以简单的将其分为两个维度来看待，I(x,y) 。似乎很合理，x与 y方向的重要性似乎是相等的。然而对于一个视频，引入了时间维度t ，I(x,y,t) 。但这个t与 x,y可以同等看待吗，显然不是的啊，现实这个世界中，大多数的物体都是静止的。而我们传统的卷积如 3D卷积却是同等对待的，按照作者的理解，这是不合理的。既然不合理，就需要将时间t与空间(x,y)单独的处理。 &#8195; 值得一提的是，今年这个领域几篇顶会如SlowFast、STM、TSM都是基于2D卷积