京东JDD猪脸识别比赛
pytorch-baseline
1.运行环境
TeslaK20c集群单节点双卡 Red Hat 4.4.7-3 Python 2.7.13 cuda 8.0 cudnn 5.0 pytorch 0.3.0
2.从视频中截取出猪
用yolo-9000算法，人工打label后，对ffmpeg提取出的视频帧进行猪的目标检测，框出猪的主体部分，为后续分类做基础。
3.数据预处理
把下载的数据集预处理，生成torchvision.datasets.ImageFolder接口需要的文件夹格式，并使用torchvision.transforms中的方法进行数据增强，具体采用了RandomResizedCrop、RandomHorizontalFlip、ColorJitter以及Normalize.
4.train from scratch or fitune from imagenet
尝试多种resnet和densenet网络，最后选择较好的结果进行平均融合。
5.测试结果
对测试数据集进行前向运算得到预测分类概率并保存。
6.提交结果
转换分数格式为所需格式并提交结果。