19年不务正业，入门跟着福大师学习CV领域，刚好看到参加华为垃圾分类CV赛，有幸获得一个亚军，比赛过去有点久了，具体的代码内容就不再分享，分享下当时答辩的PPT，有兴趣的同学欢迎探讨！
pS：CV界调包侠和调参侠特别吃香，小厂辛辛苦苦研究心的算法可能新开源的一个直接完爆你的研究。这真的是一项重资产的工程，大部分场景拼的是数据和资源。 在数据和资源不平等的条件下，考虑算法实在是太难为科学家了！
技巧总结
1、10比赛9融合五折交叉、十折交叉后融合，效果特别好
2、模型的尝试和选择非常重要，不同的数据和任务模型差异非常大， 并不是根据github或者论文对比里面的准确度。
3、融合的方式：加权平均、几何平均，靠上分尝试，在每天有剩余次数 的情况下，做更多的融合尝试
4、融合模型之间的差异性，数据处理的差异性，模型基础网络的差异性。（MIC融合）
5、后处理TTA，将图片多次处理后预测后融合。
2021-04-20 07:35:59
5.67MB
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本文件为鸟类图像数据，共含有七种不同的鸟类图像 ，每一种均有大量的图像数据，下载后可以直接使用，简单便捷，适用于深度学习的图像分类和图像识别的研究学习工作。
2021-04-16 14:07:57
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该android程序初步实现了手机的拍照，图片文件管理、并能够调用训练好的模型实现图像分类，已经测试程序能够正常运行，希望能为广大学习者提供参考借鉴。
2021-03-26 17:33:36
51.06MB
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基于深度学习目标检测模型的发展历史和各阶段模型的原理，包括RCNN,SPPNet，FastRCNN,FasterRCNN等，共50页PPT
2021-03-15 14:16:59
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