#tianchi 广东工业智造算法赛-广东工业智造大数据创新算法赛-铝材表面瑕疵检测-第一赛季
此代码适合小白，作为入门参考，大神请绕路 (水平不高，望勿嘲笑), 本代码第一赛季排名93, 线上识别率94.3% 此代码的方法跟Herbert95大神的baseline分享差不多，只是我这里是Keras，他是基于pytorch： https://github.com/Herbert95/tianchi_lvcai
团队：国立新屋熊 程序说明：---------------------------------------------------------------------------------- 操作系统：win10 或 Ubuntu16.04， python版本：python3 框架：Keras (基于tensorflow) 依赖库： tensorflow, Keras, opencv, pillow, sklearn, scipy, numpy, matplotlib
使用的模型为ImageNet预训练的densenet169 (Keras自带)
参考文献： https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf
整体思路：数据增强之后直接将网络全部层一起训练,使用经过Imagenet预训练的模型densenet169进行迁移学习
分别对不同图片大小(img_size分别为：299,400,520)的图片构建多个模型，最后进行模型融合(后验概率求和)
数据集整理: 擦花20180901141803对照样本 为凸粉
擦花20180901141824对照样本 为凸粉
擦花20180830164545对照样本 为桔皮
擦花20180831160713对照样本 不确定，删除
擦花20180906093612对照样本 不确定，删除
代码运行方式：
python3 predict.py
注：predict 函数包含训练/测试 2个过程，
训练过程需要Keras自带的，Imagenet预训练的 densenet-169 模型（过程需联网）
测试/预测过程请直接利用“models”文件夹中保存的：*.h5 模型
如果要测试(predict), 修改 is_train = False (默认)
如果要重新训练， 请修改 is_train = True
例如，如果要利用训练好的model对test样本进行预测，直接：python3 predict.py
提交代码文件夹结构：
project
|--README.md
|--data
|-- guangdong_round1_train2_20180916
|-- guangdong_round1_test_a_20180916
|-- guangdong_round1_test_b_20181009
|--code
|-- predict.py 主函数，包含：训练/测试 2个过程
|-- train.py 训练函数：模型构建、模型训练
|-- data_input.py 数据处理函数，用于导入训练/测试数据
|--submit
|-- *.csv 提交的结果
|--models
|-- *.h5 保存训练好的模型，用于预测
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