目的：寻找一个更鲁棒的场景分类模型，解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。
移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。
本次任务从400万张互联网图片中精选出8万张图片，分属于80个日常场景类别，例如航站楼、足球场等。每个场景类别包含600-1100张图片。本次任务要求参赛选手根据图片场景数据集建立算法，预测每张图片所属的场景类别。
数据说明
数据集分为训练(70%)、验证(10%)、测试A(10%)与测试B(10%)四部分。
训练标注数据包含照片id和所属场景类别标签号。训练数据文件与验证数据文件的结构如下所示：
我们提供场景类别标号与场景中英文名称对照，文件结构如下：
数据集，代码运行教程 获取：
关注微信公众号 datayx 然后回复 图像分类 即可获取。
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要点概述
- 支持多个单模型进行集成，可选多种集成方式
- 支持多种集成方式间的任意组合和自动择优
- 支持间断训练时权重文件的择优选择
- 支持
VGG16、VGG19、Resnet50、Inception-V3、Xception、Inception-Resnet-V3模型 -
imgaug图片数据增强库替换Keras自带的图片预处理 - 支持多进程进行图片预处理
这里对总结一下比赛期间遇到的问题，踩的坑等做个总结。
数据增强很重要！
Keras自带的图片增强远远不够的，这里选择了imgaug这个图片数据增强库，直接上图，这种效果是目前的Keras望尘莫及的，尽可能最大限度利用当前有限的数据集。提高1~3个百分点
尽可能高效使用CPU！
训练任务交给GPU去做，新添加的imgaug图片处理方式之后，一个Epoch在1050Ti上耗时90mins ，排查发现大部分时间都在进行图片数据增强处理，于是将该部分的处理替换为多进程方式。时间从90mins降到30mins左右
标准化很重要！
先计算出整体训练集的mean和std，然后在训练阶段的输入数据以mean和std进行高斯化处理（参mean_var_fetcher.py）提高0.5~1.0个百分点
Fine-tune别绑太紧！
这点尤为重要！Fine-tune时松太开，可能导致训练耗时，也可能导致机器带不动；绑太紧可能导致Fixed的权重参数扼制了模型的学习能力。建议是在机器能扛得住的基础下，尽可能松绑多一些。提高2~5个百分点
模型选择很重要！
糟糕的模型训练几天几夜，可能赶不上优势模型训练几个epoch。VGG16=>Xception提高5~8个百分点
Loss降不下去时尝试调低LR！
降不下去就调小，调下的幅度一般是5倍、10倍左右。提高1~3个百分点
TensorbBoard监视训练状态！
尽可能使用Tensorflow提供的Tensorboard可视化工具，方便从宏观把控训练过程。
适度过拟合是良性的！
训练过程中一直没有过拟合，要从两方面考虑：
- 模型太简单，拟合能力不足，这时要考虑增强网络复杂度
- 数据增强程度太大，学不到某些特征
模型集成！
单模型没有什么提升空间时，要尝试将多个单模型进行集成。集成的方式可以选择投票法、均值法、按照模型Acc加权法等等。提高0.5~1.5个百分点
预测数据增强！
为了确保预测结果的准确性，可以将待预测结果进行水平翻转（或随机裁取patch等）处理，将这多张孪生图片进行预测，最终结果取多个结果的均值。提高0.25~1.0个百分点
代码语言：javascript复制阅读过本文的人还看了以下文章：
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