实验环境 CUDA版本：11.0驱动程序版本：450.80.02 GPU：TITAN XP Python：3.7.9 pytorch：1.7.0操作系统：ubuntu 20.04 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 解决方案及算法说明 数据预处理：数据清洗（剔除中文，非英文，非数字符号） 文本截断：通过对各任务句子长度的分析，选择句子长度256作为截断标准，不足补0 数据输入 由于任务二和任务三存在轴向的类别不均衡问题，因此训练集和验证集的划分采用分层的KFold交叉验证。由于需要多任务学习，因此模型的输入增加了任务标识dataset_ids。因此模型的输入其中任务一由于是句子对任务，token = [cls +句子1 + sep +句子2]，其余两个任务token = [cls +句子+ sep]表示为（token_ids，segment_id，

AI-Insects-Challenge 第二名代码分享 简介 本赛题是一个标准的目标检测任务，主要对纯色器皿中的七种虫子的位置和类别进行检测。本解决方案主要包含了两个模块，分别是YoloV3的目标检测模块，以及后置的SENet分类矫正模块。两个模块直接串联，先通过YoloV3得出检测框和分类结果，然后将检测框裁剪出来使用分类网络进一步矫正分类结果，最后通过一个改进的NMS方案得到最终结果。 注：本代码均使用paddlepaddle 1.6.1 的静态网络搭建 图像增广方案 MixUp （前期训练有效提高，后期精调建议不用） 随机旋转图像 旋转从理论上来说很有用，但是旋转之后的真实box会变大，不再紧贴目标，尤其是45度旋转的时候，暂时没有找到更优的解决方案。前两天又看到opencv中貌似有类似的处理，回头试一下再改进。 随机色彩变换 亮度、对比度、饱和度等色彩相关变换 随机扩充 将图像外

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