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本文經機器之心（微信公眾號：almosthuman2014）授權轉載，禁止二次轉載
機器之心專欄
作者：Earhian (喬健), YourVenn (王乙衡)
不久之前，Kaggle座頭鯨識別挑戰賽結束，Earhian（喬健） YourVenn（王乙衡）、Tom 57、A.L.四位選手組成的團隊奪得了第一名。本文主要介紹了冠軍團隊的解決方案。
圖註：Kaggle座頭鯨識別挑戰賽 leaderboard
為了幫助鯨魚保護，科學家們使用照片監視系統 (Photo Surveillance Systems) 來監視海洋活動。他們使用鯨魚尾巴這一獨一無二的標記來在連續的圖像中識別鯨魚，並對它們的活動進行細緻地分析。在過去的四十年裡，大部分工作基於科學家們的手工作業，這也使得大量的數據未被充分利用。
在這一競賽中，我們是要構建算法來識別圖像中的鯨魚個體，而難點在於訓練樣本的嚴重不均衡以及存在近三分之一的無標註(new whale)數據。
1.概述
這是一個few shot learning和細粒度分類的問題。比賽初期，我們使用了softmax + 固定閾值的方法，僅對有標註的樣本進行訓練並通過閾值插入new whale的預測，但是沒有取得很好的效果(MAP@5 < 0.9)。為了將new whale加入網絡中訓練，我們針對每一類鯨魚進行二分類(如下圖所示),並且使用triplet loss來做特徵度量。通過大量實驗，SE-resneXt154被作為最優的backbone，取得了單模型0.96的baseline，在追加了一系列tricks之後，單fold模型達到了0.969 (private LB: 0.97+ 榜上第三名)。最後，藉助4 fold cross validation，以及類別平衡後處理，得到了最終public & private兩榜第一名的0.973。
2.網絡輸入
我們使用RGB + Mask的四信道輸入（Mask來源於我們訓練的分割模型，通過論壇中開源的450張標註數據訓練即取得了很好的效果: MAP for local cross validation: 0.96+ ）。
3.鯨魚水平翻轉，並賦予新的id（+0.006～0.007）
論壇中，選手Heng CherKeng 提出「根據鯨魚尾部不對稱的特性（見下圖），將其翻轉可以得到新的類別」這一假設。這個假設沒有得到很多的贊同票，但在我們的實驗中取得了非常好的效果。賽後我們也獲悉，第三名Pudae使用了同樣的技巧亦提高了分數。
4. 偽標籤（+0.002）
在模型得到public 0.96+的分數時，我們做了一次偽標籤：將預測置信度為1的測試樣本加入到訓練集中。
5. 類間平衡（+0.001～0.002）
我們發現隨著模型性能的提升，預測結果中top1對應的不同類別數也在增加（見下圖）。所以我們用了以下策略：
假設五個預測為：class_1 class_2 class_3 class_4 class_5
如果1) class_1的置信度減去class_2的置信度 < 0.3, 2) 並且class_2沒在top1中出現過，3) 而class_1在top2中多次出現，則交換class_1與class_2的位置。
最後，感謝隊友們的努力：@Yiheng Wang, @Peiyuan Liao and @Thomas Tilli。感謝@ Heng CherKeng，祝賀3位新的Grandmaster！@SeuTao, @David, @Weimin Wang。
我們已經將方案代碼進行了整理並開源:
英文版本可從Kaggle論壇查看：
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