2022中兴捧月算法挑战赛(RAW图像去噪)——初赛到决赛总结与反思

article/2025/10/14 3:44:49

文章目录

  • 1. 初赛经历&炼丹详情
    • 1.1 初赛经历
    • 1.2 炼丹详情
  • 2、复赛经历&反思与总结
    • 2.1 复赛经历
    • 2.2 复赛反思
  • 3、决赛经历&反思与总结
    • 3.1 决赛题目
    • 3.2 决赛思路总结
    • 3.3 冠军方案记录
    • 3.4 决赛经历
    • 3.5 决赛反思


1. 初赛经历&炼丹详情

1.1 初赛经历

最后分数57.22,总榜排名55,交了ppt官方去重后39名晋级复赛。
说下心路历程,完全是为了充实简历找工作所以做的比赛,因为是之前研究方向完全和去噪这种low-level的任务没有任何关系,所以一开始跑通代码都花了一周时间。想着先把baseline那个Unet跑到极限再说,所以一开始尝试了Unet++以及注意力的版本,大概到了51就上不去了,果断换了当时榜一才开源的大哥NAFnet。后续尝试了一些能想到的trick,因为时间紧张(没有多卡)、算力不够(卡太low显存爆了),加上最后一周肠胃炎没有精力再调代码了,指标就只刷到了这里,算是一个遗憾。

1.2 炼丹详情

具体炼丹操作如下:

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2、复赛经历&反思与总结

2.1 复赛经历

复赛流程:讲上述PPT,线上每个人一共15min,包括提问。
复赛结果:意外进了决赛前18强

2.2 复赛反思

复赛就完全是一个PPT演讲比赛了,可能是复赛同行衬托下讲得比较好。不枉我为了讲顺这十五分钟周六一大早起来自己先练了2h。这个故事告诉我们,要按照考核的性质与评委的感受准备任何一个考核,在晋级复赛大家分数差不多,以及算法比赛分数受限于硬件条件的情况下,一个好的ppt演讲能在评委眼里迅速拉开你和别人的差距。

3、决赛经历&反思与总结

3.1 决赛题目

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3.2 决赛思路总结

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3.3 冠军方案记录

  1. 冠军:用8*8邻域视为同一正态分布的样本点集合;取方差前40%小的集合,并把0和1样本点出现较多的集合去除,用最小二乘解得到a,b。
  2. 亚军:根据低随机纹理强度提取有效图像块,并对图像块按纹理强度排序,再进行超峰度进行坐标转换,搜索迭代最佳值并换算得到a,b。
  3. 季军:SwinTranfomer+两层全连接,转化为有监督的学习,模型直接输出a、b的预测。

亚军方案比冠军绝对分数高,但冠军速度快,一张图小于1s能跑完,亚军要20~30s

3.4 决赛经历

决赛经历:比赛在深圳,中兴大气的包来回机票和吃住,吃是自助很不错·,奖金也很实在,每个赛道前三名分别是10w、5w、2w;五个赛道第一名再去争夺25w大奖+蓝剑offer。疫情期间也每天一次酒店核酸,防疫相关很安心。
缺点是时间安排不合理,第一天在路上,晚上开幕式加放题,加上放题的晚上,一共才1.8天的做题时间,第三天下午17.30交完代码,晚上还要做好第四天答辩的ppt,时间很紧张。第四天上午答辩每人12min,没有提前说明答辩时间限制,导致ppt没讲完结束得很突然。
我是第一天晚上大致读懂了题,有了思路,没有选择熬夜编程实现。第二天才把大致流程拉出来,第三天就陷入了复杂的调参中,最后结果很不好,没问具体分数,反正不是前三。
第四天上午答辩决出各个赛道的前三,下午和晚上就是大奖答辩以及闭幕式,短短四天,完成这一切,真的太赶了。

3.5 决赛反思

其实决赛我的解决方案和冠军最大的差别就是第一步,我用的超像素分割来找同一正态分布的采样点集合,冠军直接8*8邻域就又快又好的解决了,讲道理邻域的方案我也想过,就是觉得可能没有超像素分割好,就没实现。超像素分割方案的缺点主要在于基于超像素分割,把raw转成rgb再转lab误差太大,以及超像素聚合的点还是太多了,不符合属于同一正态分布样本点的采样这样的强假设,导致我后续即使异常点处理比冠军考虑得更多,也无济于事。这个经历告诉我:

  1. 看论文很重要,冠军方案直接是找到了论文参考的
  2. 常识很重要,没做到low-level任务,不知道什么能做什么不能做
  3. 第二天晚上以及第三天上午可以提交代码测试的机会不要放过,我就是没先测一测结果,结果第三天完全陷入复杂的调参细节中,导致思维不能跳出来看一看总的步骤哪里有问题。把自己陷进去了属于是。

http://chatgpt.dhexx.cn/article/FESlZlsu.shtml

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