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背景

很早之前开源过 pytorch 进行图像分类的代码（从实例掌握 pytorch 进行图像分类），历时两个多月的学习和总结，近期也做了升级。在此基础上写了一个 Ai Challenger 农作物竞赛的 baseline 供大家交流。

2018 年 12 月 13 日更新

新增数据集下载链接：百度网盘 提取码：iksk 数据集是 10 月 23 日 更新后的新数据集，包含训练集、验证集、测试集A/B. 另外最近有同学拿到类似的数据，想做分类的任务，但是这份代码是针对这次比赛开源的，在数据读取方式上会有区别，对于新手来说不太友好，我开源了一份针对图像分类任务的代码，并附上简单教程，相信看完后能比较轻松使用 pytorch 进行图像分类。

教程: 从实例掌握 pytorch 进行图像分类

代码: pytorch-image-classification

2018年 10 月 30 日更新

新增 data_aug.py 用于线下数据增强，由于时间问题，这个比赛不再做啦，这些增强方式大家有需要可以研究一下，支持的增强方式：

• 高斯噪声
• 亮度变化
• 左右翻转
• 上下翻转
• 色彩抖动
• 对比度变化
• 锐度变化

注：对比度增强在可视化后，主观感觉特征更明显了，目前我还未跑完。提醒一下，如果做了对比度增强，在测试集的时候最好也做一下。

个人博客：超杰

比赛地址：农作物病害检测

完整代码地址：plants_disease_detection

注：
欢迎大佬学习交流啊，这份代码可改进的地方太多了,
如果大佬们有啥改进的意见请指导！
联系方式：[email protected]

成绩：线上 0.8805，线下0.875，由于划分存在随机性，可能复现会出现波动，已经尽可能排除随机种子的干扰了。

提醒

main.py 中的test函数已经修正，执行后在 ./submit/中会得到提交格式的 json 文件,现已支持 Focalloss 和交叉验证，需要的自行修改一下就可以了。 依赖中的 pytorch 版本请保持一致，不然可能会有一些小 BUG。

1. 依赖

python3.6 pytorch0.4.1

2. 关于数据的处理

首先说明，使用的数据为官方更新后的数据，并做了一个统计分析（下文会给出），最后决定删除第 44 类和第 45 类。 并且由于数据分布的原因，我将 train 和 val 数据集合并后，采用随机划分。

数据增强方式：

• RandomRotation(30)
• RandomHorizontalFlip()
• RandomVerticalFlip()
• RandomAffine(45)

图片尺寸选择了 650，暂时没有对这个尺寸进行调优（毕竟太忙了。。）

3. 模型选择

模型目前就尝试了 resnet50，后续有卡的话再说吧。。。

4. 超参数设置

详情在 config.py 中

5.使用方法

• 第一步：将测试集图片复制到 data/test/ 下
• 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到 data/temp/images/ 下，将两个 json 文件放到 data/temp/labels/ 下
• 执行 move.py 文件
• 执行 main.py 进行训练

6.数据分布图

训练集

验证集

全部数据集