2020海华AI挑战赛垃圾分类Baseline（基于pytorch+fasterrcnn）
可以借鉴下，小伙伴们

使用FasterRCNN 训练垃圾检测模型

本次Baseline采用torchvision内置的目标检测模型，可以节省大量的用于搭建模型的时间和代码，把注意力放在数据的分析和图片增强上
根据主办方提供的3000张复杂样本，按照8:2的比例划分训练和测试样本，通过简单的图片增强和torchvision发布的预训练模型上进行finetune，本次Baseline的LB可以达到76左右
如果为了进一步提高成绩，可以把主办方提供的简单样本也加入训练，以及增加更多的图像增强方式，LB可以达到85左右

环境要求

1. python==3.6.0

2. torch==1.1.0

3. torchvision==0.3.0

https://pan.baidu.com/s/1mcVvzmRVZ4ey-Tp679YVhg
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