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Kaggle人类蛋白质图像深度学习分类大赛昂钛客获1银2铜

发布时间:2019-06-12 04:25 来源:未知 编辑:admin

  昂钛客AI社群成员喜获全球kaggle特征类大赛蛋白质奖牌。经过紧张激烈的比赛,昂钛客AI社群成员于2019年1月12日获得由KTH Royal Institute of Technology(KTH瑞典皇家理工学院)赞助kaggle承办的人类蛋白质图像图谱分类大赛团队2铜1银,成绩喜人。

  Kaggle全球算法竞赛平台于2010年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。在 Kaggle上,企业或者研究机构发布商业和科研难题,悬赏吸引全球的数据科学家,通过众包的方式解决建模问题。而参赛者可以接触到丰富的真实数据,解决实际问题,角逐名次,赢取奖金。诸如 Google,Facebook,Microsoft等知名科技公司均在 Kaggle上面举办过数据挖掘比赛。2017年3月,Kaggle被 Google CloudNext收购。

  本届“人类蛋白质图像图谱分类大赛”竞赛共有2172支全球队伍,2717名全球算法工程师和大学研究人员参与。共提交比赛成绩55213次。设置奖项37000美元。其赞助方KTH瑞典皇家理工学院(英文:KTH Royal Institute of Technology,瑞典文:Kungliga tekniska högskolan)是位于瑞典首都斯德哥尔摩的欧洲顶尖学府,世界百强名校之一。另外比赛有效的结合了全球最大的人类蛋白质数据集网站提供的HPA高达10T的高清人类蛋白质图谱。

  本次竞赛昂钛客参赛的3支队伍名称为“[angtk.ai]冬20191”“AngTK&SAIL”“昂_星辰”。其中”[angtk.ai]冬20191”队伍由王苏宏带领,使用renext50深度学习模型完成了0.52101的成绩,在2172支队中排名107名.其他两只队伍分别由董小明、游传坤带领协同钟乔恒、郭钰、马曙徽等9人完成比赛。

  此次Kaggle“人类蛋白质图像深度学习分类大赛”,3支队伍共使用6种模型,在78G的数据集下进行了总共时长达到380小时的训练,提交170多次。使用深度模型分别为resnet34、xception、nasnet、renext50等。在图像的通道处理、图像预测的阈值处理方面都进行了大量的试验,并且取得了很有效的提高。

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