关联比赛: Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类
一. 赛题背景分析及理解
本次竞赛要求结合大数据计算引擎Flink和深度学习的计算平台Intel Analytics Zoo应用在图片识别场景，进行垃圾图片的分类。目标：对提供的100类大约6000张垃圾图片进行模型训练，然后使用Flink和计算平台Intel Analytics Zoo进行分类预测。
二. 核心算法
- 模型选择：由于模型训练是在官方服务器CPU上进行训练，训练时间限制为3个小时，因此选择了tensorflow中现有的预训练模型进行fintune,经过实验发现，Xception具有较好的效果。
- 模型训练：在baseline的基础上微调，将模型训练代码提交至服务器进行训练。
- 数据增强由于官方的给的数据集有100类，共6000张图片，容易造成过拟合，因此，对数据进行了常规的旋转、平移、翻转数据增强。4) 结果及预测使用Flink和计算平台Intel Analytics Zoo进行预测，值得一提的是，需要将图片以BGR的排列方式输入到模型中才能正确预测，并且预测要求500毫秒内完成预测，并且在进行预测前输入图片的预处理对预测的结果有很大的影响。
三. 关键代码数据增强：
预测图片处理：
转变BGR格式：
四. 比赛经验总结和感想
这次比赛我们用到了之前没有接触过的大数据计算引擎Flink和深度学习的计算平台Intel Analytics Zoo进行模型加载和预测，在工程的建立以及模型加载等遇到了各种问题，在不断解决的过程中不断的学习。在模型的选择和训练上，由于资源的限制以及数据量的不足，像集成模型等都不能用到，只能在预训练模型上进行fintune,从数据增强等提高模型的泛化能力，也尝试了自己收集数据在本地做预训练，大概花了一周时间收集到了1万张50类的数据，但是最终没有时间去收集更多的数据，也是一种遗憾。最后，能够找到志同道合的人一起打比赛是很nice的经历！
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