data-science-bowl-2018.zip下载

weixin_39821051 2020-07-11 06:31:37

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• /stage1_train/* - training set images (images and annotated masks)

• /stage1_test/* - stage 1 test set images (images only, you are predicting the masks)

• /stage2_test/* (released later) - stage 2 test set images (images only, you are predicting the masks)

• stage1_sample_su
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File descriptions • /stage1_train/* - training set images (images and annotated masks) • /stage1_test/* - stage 1 test set images (images only, you are predicting the masks) • /stage2_test/* (released later) - stage 2 test set images (images only, you are predicting the masks) • stage1_sample_submission.csv - a submission file containing the ImageIds for which you must predict during stage 1 • stage2_sample_submission.csv (released later) - a submission file containing the ImageIds for which you must predict during stage 2 • stage1_train_labels.csv - a file showing the run-length encoded representation of the training images. This is provided as a convenience and is redundant with the mask image files.

数据科学碗2018：开放式解决方案这是一个开放的解决方案给基础上，，从。更多比赛 :sparkler: 检查收集，您可以在其中找到具有代码，实验和输出的多个Kaggle竞赛。免责声明在此开源解决方案中，您将找到对引用。它是面向社区用户的免费平台，我们每天都使用它来跟踪我们的实验。请注意，无需使用neptune.ml即可继续此解决方案。您可以将其作为普通的Python脚本运行 :winking_face: 。安装有关详细说明，请查看我们的Wiki上的“。获取存储库，安装然后其余要求注册运行实验： $ neptune login $ neptune send main.py --worker gcp-gpu-large --environment pytorch-0.2.0-gpu-py3 -- train_evaluate_predict_pipeline --pipeline_name unet_

数据碗2018 该存储库包含许多旨在帮助解决的python脚本。开发了两种解决方案，一种基于UNet进行图像分割，另一种基于MaskRCNN进行实例化分割。由于我们不仅需要标记核，还需要标记不同的核，因此实例化分割似乎是一种更好的方法，但是我最好的结果是使用相对简单的UNet。我的最终解决方案实现了基于kmeans的重新组合，这似乎对Stage1测试集有很大帮助，但是事实证明，在最后一轮中出现了错误，并且实际上降低了Stage 2测试集的性能。我怀疑这与何时对群集数量的假设之间进行切换的微调有关。在类似的未来项目中，我将专注于通过mask-rcnn结合unet分段进行实例化。非常感谢git repo的功能：我发现它特别有用。数据探索，格式化脚本： dataSetExploration.py用于绘制一些数据集示例和数据集特征的脚本 convertToNPY.py将我

unet + pytorch 数据科学碗2018-python源码.zip

USA Real Estate Dataset Updated This dataset contains Real Estate listings in the US broken by State and zip code. Data was collected via web scraping using python libraries. kaggle data-science-bowl-2018 下载起来很麻烦分批下载下来供大家学习~~ xgboost 传统机器学习算法实验。

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