pytorch 图像分类竞赛框架

1. 更新日志

• (2020年5月2日) 基础版本上线

2. 依赖库

• pretrainedmodels
• progress
• efficientnet-pytorch
• apex

3. 支持功能

• pytorch官网模型
• pretrained-models.pytorch 复现的部分模型
• EfficientNet-PyTorch
• fp16混合精度训练
• TTA
• 固定验证集/随机划分验证集
• 多种优化器：adam、radam、novograd、sgd、ranger、ralamb、over9000、lookahead、lamb
• OneCycle训练策略
• LabelSmoothLoss
• Focal Loss
• AotuAgument

4. 使用方法

更改config.py中的参数，训练执行 python main.py，预测执行python test.py

5. submit_example.csv

每一行：filename,label 样例：

0001.jpg,dog
0002.jpg,dog
0003.jpg,dog

注：预测图像可能没有label，所以label可以随意给个临时的，但一些比赛平台对都会给个提交样例，随意给个label

6.TODO

• 优化模型融合策略
• 优化online数据增强
• 优化pytorch官方模型调用接口
• 增加模型全连接层初始化
• 增加更多学习率衰减策略
• 增加find lr
• 增加dali
• 增加wsl模型
• 增加tensorboardX
• 优化文件夹创建