Global-Wheat-Detection 比赛简介 比赛描述 为了获得有关全世界麦田的大量准确数据，植物科学家使用“小麦头”（包含谷物的植物上的穗）的图像检测。这些图像用于估计不同品种的小麦头的密度和大小。但是，在室外野外图像中进行准确的小麦头检测可能在视觉上具有挑战性。密集的小麦植株经常重叠，并且风会使照片模糊。两者都使得难以识别单头。此外，外观会因成熟度，颜色，基因型和头部方向而异。最后，由于小麦在世界范围内种植，因此必须考虑不同的品种，种植密度，样式和田间条件。为小麦表型开发的模型需要在不同的生长环境之间进行概括。当前的检测方法涉及一阶段和两阶段的检测器（Yolo-V3和Faster-RCNN），但是即使在使用大型数据集进行训练时，仍然存在对训练区域的偏倚。 The is led by nine research institutes from seven countries:

这个比赛当时是在jupyter notebook上编程的，这篇博客是之前自己整理的代码和流程记录。 但是很可惜，notebook转markdown显示效果很不好，下面给出目录和代码。 # coding: utf-8 # # 数据分析 # In[59]: # 一般一起用才会管用，否则可能会显示混乱 get_ipython().run_line_magic('config', ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all') get_ipython().run_line_magic('pprint', '') # In[60]: # cod

NL2SQL挑战赛冠军方案，1/1457

在原本的基础上进行了升级 里面另外又配备了使用说明 有什么不懂的随时 进行联系沟通

大规模资金流入流出预测Top1与Top2答辩pdf，天池大数据预测答辩ppt，时间序列预测，大学生服务外包

阿里天池FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享