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Kaggle-Recursion-Cellular:https
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csv:20个
py:15个
yml:3个
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2021-05-02
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递归蜂窝图像分类-获奖解决方案 该存储库概述了我参加 竞赛的方法。 此解决方案的管道显示为波纹管 有3个主要部分: I.从具有31个siRNA的对照图像中进行预训练 二。 使用包含1108个siRNA的图像数据集继续优化模型。 三, 继续优化具有图像数据集和伪标签的模型。 文章可以在找到 如果您在设置/代码方面遇到任何麻烦或有任何疑问,请通过与我联系。 硬件 DGX工作站:4 x V100(16G) 软件 请检查docker/Dockerfile 。 此外,您可以检查requirement.txt 入门 您应该了解的有关该项目的知识。 我们通过位于bin文件夹中的bash文件运行实验。 配置文件( yml )位于configs文件夹中,与每个bash files相对应。 例如: train_control.sh应该和config_control.yml一起使用 yml配置文
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Kaggle-Recursion-Cellular-master.zip (49个子文件)
Kaggle-Recursion-Cellular-master
docker
Dockerfile 1KB
output.json 7KB
configs
config_control.yml 2KB
config.yml 2KB
config_pseudo.yml 2KB
src
inference.py 3KB
callbacks.py 2KB
models
senet.py 1KB
utils.py 2KB
__init__.py 108B
densenet.py 1KB
resnet.py 3KB
runner.py 253B
experiment.py 3KB
dataset.py 20KB
__init__.py 556B
losses.py 827B
ensemble.py 3KB
optimizers.py 11KB
augmentation.py 3KB
images
pipeline.png 34KB
requirements.txt 2KB
.idea
deployment.xml 477B
vcs.xml 180B
README.md 13KB
Makefile 619B
csv
train_4.csv 1.22MB
pseudo
train_4.csv 1.19MB
valid_0.csv 295KB
train_3.csv 1.2MB
valid_3.csv 291KB
train_0.csv 1.19MB
valid_4.csv 299KB
train_1.csv 1.2MB
train_2.csv 1.15MB
valid_1.csv 292KB
valid_2.csv 340KB
valid_0.csv 332KB
train_3.csv 1.27MB
valid_3.csv 289KB
train_0.csv 1.22MB
valid_4.csv 335KB
train_1.csv 1.22MB
train_2.csv 1.26MB
valid_1.csv 335KB
valid_2.csv 295KB
bin
train_pseudo.sh 881B
train_control.sh 563B
train.sh 863B
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火锅与理想
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