Kaggle主办的座头鲸识别的比赛，持续了3个月，终于结束了。恭喜那些拿到金牌的团队，他们算法模型确实很出色。

比赛网站链接：https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/

顾名思义，这个比赛是通过座头鲸的图片识别这个座头鲸是谁。比赛主办方提供了2万多张训练图片，将近8000张待识别的测试图片。通过对数据做EDA，发现一共有5004个有ID的已知座头鲸，其它未知的座头鲸将被分配ID： new_whale。此外，有部分ID的座头鲸的图片只有寥寥几张，直接用来做训练有些困难。

我们对每张测试图片预测5个最可能的ID，评估指标是MAP5。这个MAP5的指标与5个预测ID的顺序有紧密关系，第一个位置最重要。第一个位置预测对了，那么不管后面4个预测的ID是什么，都能得到1.0的分数。MAP5指标的解释：https://www.kaggle.com/pestipeti/explanation-of-map5-scoring-metric

这种图像识别的比赛有多种可选择的算法，主要包括：1）为图片创建关键点，然后通过暴力搜索比对训练集与测试集的最可能相似图片；2）metric learning,  例如Siamese和Triplet网络 ； 3）多分类网络。

我们队只擅长Siamese 网络，其中单通道灰度图训练的Siamese网络最好的单模型私有得分0.911，多通道彩色图训练的Siamese网络最好的单模型私有得分0.905.  此外，我们尝试训练多分类网络（5005个分类），最好的单模型只能到0.80X。在比赛后期，我们通过权重投票的方式，融合了多个Siamese网络模型以及分类模型，得到了lb 0.930以上的得分。到了比赛的最后3天，我们开始做一些预测结果的后向处理工作来提升成绩，例如利用公开的leak以及利用Siamese网络对测试标签与训练集中标签所对应的图片做网络相似度比对，再次重新排列标签，效果非常好。lb 得分从0.933提升到0.938 ，最后的私有得分0.94213，在2131只参赛队伍里排在第36名。

这个比赛竞争非常激烈，有一个早早以0.94几的高分领先了一个多月的队，到最后跌到了金牌区的最后一名，差点拿不到金牌。我虽然没有能拿到金牌，但是感觉收获也很大。收获：1）第一块计算机视觉类比赛的银牌。 2）学到了很多与图像识别相关的技术和经验。 3） 认识了很多做相关领域研究的战友，以后可以一起做相关的比赛。

最后，必须要感谢我们团队的其它成员（nobody, donP , wangyujie）, 没有他们的出色表现，就得不到现在的排名了。祝他们早日拿到Master的称号（注：现在的Master没有以前好拿了，至少要一个金牌竞赛加两个竞赛银牌）。

附录(比赛top team的比赛方案介绍)：

1、第一名。 非常有创新的多分类0.96的单模型。单模型都秒杀了大部分的队。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82366

2、第三名。arcface网络。For each identities, the center of all feature vectors was used as final embedding feature

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82484

3、第4名。SIFT + Siamese，主要是基于关键点的暴力搜索匹配，古老但是有效。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82356

4、第7名。纯分类模型。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82352

代码：https://github.com/ducha-aiki/whale-identification-2018

5、第5名。Siamese网络。单模型0.95

https://weiminwang.blog/2019/03/01/whale-identification-5th-place-approach-using-siamese-networks-with-adversarial-training/

6、第9名。Cosface and Arcface 。 让人印象深刻的是他们训练速度超级快，一个模型在1080ti上训练2个小时就完成了，从而让他们能够快速地实验各种不同的方案。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82427

7、第10名。Metric Learning, Classification, Siamese, LGBM。 关于Metric Learning的模型据说还有CVPR 2019论文发表。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82430

8、第15名。sphereface, image alignment and multi-layer fusion。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82361

9、第25名，CosFace + ProtoNets

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82409

10、第30名，Siamese网络。主要对LAP（线性分配处理）做了优化，大幅减少了LAP的处理时间，加速了训练，也获得了更好训练精度。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82380

11、第27名，pure metric, pure C++ 。独一无二的C++解决方案，非常cool。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82423