来源：投稿 作者：LSC
编辑：学姐

比赛网址

https://xihe.mindspore.cn/competition/3/0/introduction

赛题任务

图像分类是计算机视觉中最基础的任务，目前图像分类的算法仍然在飞速发展。本赛题旨在让参赛者熟悉MindSpore并锻炼参赛者使用MindSpore进行图像分类预处理、图像分类的能力。 同时为了考察参赛者应对大量数据的处理能力，本赛题采用Celtech多类别图像数据集。

注意事项

本次比赛只能使用基于昇思MindSpore框架实现的深度神经网络模型

Mindspore深度学习框架是华为开发的，总体类似于tensorflow2.0和pytorch，不过目前体验不太好，生态也不成熟，目前还不如国内百度的paddlepaddle

我是在autodl平台上运行代码的，要先把数据集下载上传到平台上。由于autodl没有mindspore框架的镜像，所以要自己从0安装，参考mindspore官网的安装教程:https://gitee.com/mindspore/mindspore

Baseline代码如下

首先是安装环境

解压数据集

查看256个类别的图像总数和每个类别的图像的数量

对数据集进行划分

读取数据集

数据增强

总的来说，这是很通常的做法，但是无论换什么模型，准确率最高都只能是85%左右，提交上去只有81.7%，后续复赛需要对数据进行清洗，使用更多的数据增强和模型融合等进行优化。

学姐整理了近五年经典比赛baseline合集资料

需要的同学关注【学姐带你玩AI】公众号

回复“all in”免费领