这是 Kaggle 上的一个学习项目，任务是识别航拍图像中是否有柱状仙人掌。

数据下载：https://www.kaggle.com/c/aerial-cactus-identification/data

Kaggle 提供了 17500 张图片，其中 4000 张未标注的作为测试集。如果你的模型能够正确标注 4000 张图片，就会得满分 1 或者 100%。

 1.运行环境

win10+python3+TensorFlow-GPU-1.10

2.准备数据

Train 文件夹里包含所有的训练图片。

Test 文件夹是用于提交的测试图片。

Train CSV 文档里包含训练数据的信息，将图片名与列 has_cactus 映射，如果该列有 cactus，则值为 1，否则为 0。

Sample Submission CSV 中是提交所需的格式。文件名和 Test 文件夹中的图片相对应。

train_df = tf.read_csv("train.csv")

然后我目前还没找到利用TensorFlow实现下面这个步骤的方法：

将 Train CSV 文档加载到数据帧中。利用 ImageList from_df 方法创建加载生成器，以便将 train_df 数据帧和 train 文件夹中的图像进行映射。

原文是用Pytorch，并且使用 FastAI。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650763195&idx=2&sn=cd5e52c86d2138287ae40d831b0c3270&chksm=871aabc5b06d22d3b4e3a802452cef836e9d99e8c343a92d8ae9bf1f0d9766f9090edc71b1de&mpshare=1&scene=1&srcid=0604IruPYL2VQQ9OBgAyjY1M#rd

有待学习中....

最后

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