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Global Wheat Detection: 入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%

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简介：
本项目成功入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%，通过精准算法模型识别和定位小麦图像中的病害区域，为农业监测提供有力支持。 在Kaggle的小麦检测挑战中，通过使用改进的YOLOv5模型，可以获得赛事前10名甚至前5名的成绩。

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  • Global Wheat Detection: 入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%
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    本项目成功入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%，通过精准算法模型识别和定位小麦图像中的病害区域，为农业监测提供有力支持。 在Kaggle的小麦检测挑战中，通过使用改进的YOLOv5模型，可以获得赛事前10名甚至前5名的成绩。
     
  • 小麦检测挑战：来自Kaggle的比赛
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    小麦检测挑战是由Kaggle平台举办的一场竞赛，旨在通过AI技术精确识别和计数农作物中的小麦，以促进农业领域的智能化管理与研究。参赛者利用提供的数据集训练模型，提高对田间作物的监测精度。 Wheat_detection 是我的存储库，其中包含基准模型使用的主要框架。要将其用于训练，请执行以下步骤：下载数据并解压缩放入某个文件夹中；在config/conf/data/data.yaml 文件中将该文件夹定义为键 data.folder_path 的值；运行 run_hydra.py 脚本。没有用于预测的脚本，因为在此次竞赛中必须在内核中进行预测，请参阅我的内核以获取更多信息。
     
  • 全球小麦检测数据集——目标检测
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    本数据集为全球小麦病害研究而设，聚焦于小麦图像中的目标检测。涵盖多种病害类型，旨在提升机器学习模型在农业病理学的应用能力。 全球小麦检测数据集-目标检测
     
  • TalkingData广告追踪-反欺诈检测：Kaggle竞赛（前8％）
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    本项目参加Kaggle广告追踪反欺诈检测比赛并取得优异成绩。通过分析海量数据，运用机器学习模型识别广告欺诈行为，提升营销效率和用户体验。 在TalkingData-AdTracking欺诈检测的Kaggle比赛中（前8%），我们的目标是预测用户点击广告后是否会下载应用。一些用户可能为了赚钱而故意点击广告。 相关特征包括： IP地址：用户的地理位置或国家与其是否进行欺诈性点击有关。 应用程序ID：用于营销的应用程序标识符，可以按IP分组使用。 设备类型ID：表示用户手机的型号（例如iPhone 6 Plus、iPhone 7等）。 操作系统版本ID：用户手机的操作系统版本号，也可以根据IP地址进行分组。 渠道ID：移动广告发布者的频道标识符。 点击时间：普通用户和欺诈用户的点击行为会在这一特征上有所区别。
     
  • Kaggle竞赛进入前5%的实战策略.pptx
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    本PPT分享了如何在Kaggle竞赛中取得优异成绩的经验和技巧，涵盖了数据预处理、模型选择与调优等关键步骤，助你快速提升排名进入前5%。 Kaggle比赛流程包括以下几个步骤： 1. 识别问题：明确竞赛的目标和要求。 2. 探索数据：分析给定的数据集以理解其结构、特征及潜在模式。 3. 数据清洗：处理缺失值、异常值等问题，确保数据质量。 4. 特征工程：创建有助于模型性能的新变量或修改现有变量。 5. 模型建立：选择合适的算法并训练模型来解决识别的问题。 6. 集成学习：通过组合多个预测器的输出以提高整体准确性。 7. 预测结果：应用最终选定的模型对测试数据进行预测，提交结果。
     
  • Kaggle IEEE CIS欺诈检测：竞赛学习初探
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    本文介绍了作者在参加IEEE CIS举办的Kaggle反欺诈挑战赛中的学习过程和初步探索，分享了模型构建与优化的心得体会。 在本项目中，我们将探索并分析“Kaggle IEEE-CIS欺诈检测”竞赛的数据集，这是一个涉及信用卡交易欺诈识别的任务。该任务的核心是利用机器学习技术来区分正常的交易行为与欺诈行为，从而帮助金融机构及时发现并防止欺诈损失。 我们需要了解数据集的结构和内容。“kaggle-ieee-cis-fraud-detection-master”压缩包通常包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），以及可能的解决方案或代码示例。其中，训练集用于构建模型，而测试集则用来评估模型性能。每一条记录代表一次信用卡交易，并包括一些特征变量与一个二元目标变量——即该笔交易是否为欺诈。 特征变量可能包含但不限于以下内容： 1. **时间戳（Time）**：以秒表示的相对第一笔交易的时间。 2. **金额（Amount）**：每次交易所涉及的资金数额，可用于识别异常的大额或小额交易，这在检测潜在欺诈行为时非常重要。 3. **数值特征（V1-V28）**：这些是通过主成分分析处理后的数据点，旨在保护原始信息的同时捕捉到关键的模式变化。 目标变量通常定义为： - **0** 表示正常交易 - **1** 标记欺诈行为 在进行数据分析之前，我们首先需要对数据集执行预处理操作。这包括但不限于缺失值填充、异常检测与特征缩放等步骤。Python中的Pandas库在这方面非常有用，它能够方便地读取CSV文件并提供强大的数据操作功能。 接下来是特征工程阶段，可以创建新的变量或转换现有特征以增强模型性能；例如探索时间戳和欺诈行为之间的关系或是分析不同金额区间内的交易模式差异性等。 然后进入模型选择与训练环节。Python的Scikit-Learn库提供了多种适用于二分类问题的学习算法（如逻辑回归、随机森林和支持向量机），我们可以通过这些工具来构建预测模型，并使用交叉验证技术评估它们的表现，同时进行超参数优化以提升性能表现。 完成以上步骤后，我们会将最终训练好的模型应用于测试集并提交结果到Kaggle平台获取评分。此外还可以尝试集成学习方法（如投票或堆叠）进一步提高预测准确度。 在整个项目中我们还应该重视对所构建模型的解释性研究工作——理解其决策过程对于金融领域来说非常重要，Python中的LIME和SHAP库可以帮助实现这一点。 总的来说，“Kaggle IEEE-CIS欺诈检测”竞赛为我们提供了一个深入了解信用卡交易诈骗识别及机器学习应用实践的机会。通过使用Python编程语言及其丰富的数据处理与建模工具，我们能够开发出高效的反欺诈模型以准确地捕捉到潜在的非法活动行为。
     
  • 全球小麦检测：利用图像分析识别小麦头——数据集辅助
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    本研究探讨了通过图像分析技术来识别和评估小麦头部特征的方法，并介绍了支持该研究的数据集。致力于提升全球小麦品质监控效率。 全球小麦检测数据集包含了来自室外的小麦植物图像（包括世界各地的小麦数据集）。训练数据包含超过3,000张图片，这些图片分别来源于欧洲的法国、英国和瑞士以及北美的加拿大。测试数据则大约有1,000张图，来源地为澳大利亚、日本和中国。
     
  • 餐厅收入预测：基于 RandomForest 的 Kaggle 竞赛
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    本项目参加了Kaggle竞赛，旨在利用RandomForest算法对餐厅收入进行精准预测，为餐饮业决策提供数据支持。 随机森林Kaggle竞赛 - 餐厅收入预测是一场比赛，在这场比赛中参赛者使用随机森林算法来预测餐厅的收入。比赛的目标是通过分析提供的数据集，构建一个准确的模型以预测不同餐厅未来的收入情况。参与者需要提交他们的预测结果，并根据评价指标获得排名。
     
  • 房价预测 Kaggle竞赛版
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    本项目参与Kaggle房价预测竞赛，运用统计分析与机器学习模型，旨在通过波士顿房屋数据集准确预测房价，提升模型算法精度。 在Kaggle的“House Price Prediction”项目中，主要介绍了如何使用PCA（主成分分析）来进行房价预测。通过应用PCA技术，可以有效地减少数据维度并提取关键特征，从而提高模型的性能和效率。这个方法对于处理高维数据集特别有用，在这种情况下，原始特征的数量可能非常庞大且包含冗余信息。 项目中还探讨了如何选择合适的主成分数量，并展示了不同参数设置对预测结果的影响。此外，通过实际案例分析来说明PCA在房价预测中的应用效果和优势。整个过程不仅提供了理论上的解释，还有具体的实践指导和技术细节分享。
     
  • PyTorch_DistractedDriverDetection: Kaggle上的【State Farm】分心驾驶检测竞赛...
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    本项目参与了Kaggle平台举办的State Farm分心驾驶检测竞赛，利用PyTorch框架开发模型，旨在识别驾驶员是否处于分心状态。 ### 项目概述 #### 1.1 项目来源： 该项目源自Kaggle平台上的【State Farm Distracted Driver Detection】比赛。 #### 1.2 问题描述: 本任务要求对驾驶员行为的图片进行分类，共有10个类别：安全驾驶、左手打字、右手打电话等。 #### 1.3 解决方案思路： 采用预训练好的ResNet-34模型并对其进行微调（finetune）以适应当前数据集和任务需求。 ### 程序运行相关 #### 2.1 运行环境 Windows操作系统，Python版本为3.5，PyTorch版本0.4以及Visdom工具。 #### 2.2 准备工作： s1: 将本项目代码库下载到本地。 s2: 在当前目录下建立如下文件夹，并将训练数据集下载至data文件夹内： - data - train - trained_models #### 2.3 运行步骤: s1：启动Visdom后台服务，命令为`pyt`。