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Ifood-challenge-18 尝试Ifood挑战2018 链接: 竞争链接: : 数据链接: : 附录 Fast.ai课程的第2课采用了大量代码。 代码文件: code/Preprocessing :包括帮助程序功能以分析数据。 但是,我们后来发现,使用pandas库可以用更少的代码行实现相同的功能。 data :包含所有训练文件等的文件夹 pyt_code :Pytorch全部使用FastAI库编写代码,可以在这里找到: : 。 由于我们还为iFungi数据集运行了相同的代码,因此有一些重复项。 我们计划在一段时间内清理它们。 我们提到了最重要的文件(请原谅不好的命名方式): Acc_95.py :如果csv文件结构正确,则可以按Acc_95.py运行。 可以按原样使用Fastai的任何现有体系结构。 这包括(但不限于)resnext50,resnext10
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Ifood-challenge-2018-master.zip (27个子文件)
Ifood-challenge-2018-master
data
train_cake_labels.csv 59KB
pyt_code
Acc_95.py 3KB
Trying Senet.ipynb 129KB
Accu_fungi.py 7KB
inception_ifungi_csv.py 2KB
clusters.txt 1KB
Clustering.ipynb 252KB
Acc_psnasnet_95.py 2KB
Accuracy_78_cleaned_data.ipynb 393KB
Accuracy_78.ipynb 572KB
Ensemble_Submission.ipynb 28KB
Accu_fungi.ipynb 14KB
big_label_dict.json 2KB
big_label_dict_fin.json 2KB
Accuracy_78.py 7KB
Acc_fungi_95.py 6KB
Ensemble.ipynb 66KB
Accuracy_75_ResNet50.ipynb 512KB
Accuracy_75.ipynb 522KB
Acc_senet_95.py 2KB
Accuracy_78_Cake.ipynb 216KB
Combined_CNN_FC.ipynb 23KB
code
Preprocessing
create_data.py 739B
histogram.png 302KB
analyse_data.py 2KB
.gitignore 58B
README.md 3KB
共 27 条
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