Kaggle大神亲述：我是如何半年拿5次金牌晋升Grandmaster的？

作者：SeuTao

又一位Kaggle大神！

Kaggle是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台，企业和研究者可以在Kaggle平台发布数据、举行/参加竞赛，通过“众包”的形式产生最好的模型，现在注册用户数量超过100万。

在Kaggle Competitions排行榜中，有一个头衔是众多用户都十分向往的，那就是“Kaggle Grandmaster”，他们是排名0.1‰的顶级高手。目前，Kaggle只有136位Grandmaster。

Grandmaster除了代表你参加过很多竞赛并且多次获得冠军，这个头衔在投简历找工作时也很具吸引力。同时，参加大企业举办的大型竞赛，还能获得奖金。

知乎上有一位大神“Seu Tao”，他从2018年9月份到2019年3月，仅历时半年，共参加了 5 次 Kaggle比赛，就拿到了5 个金牌（包括一个 solo gold），顺利成为了 Competitions Grandmaster！

Seu Tao告诉新智元，他17年本硕士毕业于东南大学，目前在某创业公司任职视觉算法工程师，这5次Kaggle比赛，也都是计算机视觉类的任务。最近，Seu Tao把他参赛经历和经验分享出来，我们一起膜拜下。

Kaggle 五次比赛成绩 （按名次排序）

• 2nd in Humpback Whale Identification (2/2131, top 1%, Solo Gold Medal)
• 4th in TGS Salt Identification Challenge (4/3234, top 1%, Gold Medal)
• 8th in Airbus Ship Detection Challenge (8/884, top 1%, Gold Medal)
• 9th in Human Protein Atlas Image Classification (9/2236, top 1%, Gold Medal)
• 12th in Google Doodle Recognition Challenge (12/1316, top 1%, Gold Medal)

SeuTao Kaggle主页：

https://www.kaggle.com/shentao

五次比赛介绍（按时间排序，记录下 5 次比赛的过程）

1. TGS Salt Identification Challenge（4/3234）金牌 2018.10

TGS 盐体识别挑战赛，挑战者需要开发出能准确分割地表以下沉积盐分布的算法。地震数据是通过地震反射（reflection seismology）收集的，这种方法要求能量的受控震源（如压缩气体或地震振动器），以及记录来自地下岩石界面反射的传感器。之后处理记录的数据，创建地球内部的 3D 视图。地震反射类似于 X 光、声波定位仪和回波定位。

比赛任务：地震图像语义分割

这是我第一次完整的 Kaggle 比赛经历，坚持刷 discussion，follow 蛙神的实验。比赛中后期一直保持着 top5 左右的名次，ddl 前一度上了 top1，最终 public 第 2，private 第 4。金牌 + 奖金，一次 Kaggle 全体验。

solution 介绍：

https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/discussion/69178

代码：

https://github.com/SeuTao/Kaggle_TGS2018_4th_place_solution

关于本次比赛的一些详细解读可以参考 @AlexL 的文章，他们是这次比赛的第 5 名团队:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47412338

2. Airbus Ship Detection Challenge（8/884） 金牌 2018.11

Airbus 的遥感图像分割检测比赛 Airbus Ship Detection Challenge，airbus 也就是空中客车公司，悬赏金额 6 万美金。航运流量增长迅速。更多的船只增加了海上违规行为的机会，这迫使许多组织对公海进行更密切的监视。在过去的 10 年里，人们做了大量的工作，从卫星图像中自动提取目标，取得了显著的效果，但在实际操作中存在许多不足。现在空中客车公司与 kaggle 共同举办比赛，寻求更好更快的船舶自动检测方案。

比赛任务：从卫星图片中找到所有的船只

刚结束 TGS 比赛，此时距离 Airbus deadline 仅剩下不到一个月了，好在之前训练了一个基础的 unet 模型，同时把 TGS 的经验迁移过来，敲定方案是 unet 语义分割模型 + mask rcnn 检测模型，几位队友合力之下顺利上升到了 PB 第 2 的位置。这题 AB 榜 shakeup 很大。最终我们 team PB 第 5，private 第 8。Do not trust LB, trust ur CV！

solution 介绍：

Do not trust the LB, trust your CV. (5th/8th in public/private LB)

https://www.kaggle.com/c/airbus-ship-detection/discussion/71601

代码：

https://github.com/SeuTao/Kaggle_Airbus2018_8th_place_solution

附：来自 @Pascal 的方案：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48381892

3. Google Doodle Recognition Challenge（12/1316）金牌 2018.12

这次比赛识别的是 Quick, Draw! 游戏的 5000 万张涂鸦，它们由来自全球各国的超过 1500 万玩家贡献，画得大多是一些苹果啊，浴缸啊，计算器啊之类的日常用品。

比赛任务：灵魂画手涂鸦分类

跟 airbus 比赛一样，花了一个月左右的时间去完成。跟之前比赛认识到的伙伴们组成了 8 人小队。赛题的数据量和需要的计算资源都很大，模型迭代的效率相对比较低。比赛结束之前也没有太多有效的探索。有幸的是最终还是能够 private 榜逆袭，拿下金牌的最后一名。

拿下这块金牌之后，顺利拿到了 kaggle master 头衔 :)

代码占坑：

https://github.com/SeuTao/Kaggle_Doodle2018_code

4. Human Protein Atlas Image Classification （9/2236）金牌 2019.01

多标签蛋白质图像分类比赛。数据极不均衡，且原始图像尺寸较大。

比赛任务：蛋白质图像多标签分类

连续几个月每天都用大量业余时间来做比赛确实比较辛苦，拿到 kaggle master tier 之后本来想着休息一段时间。本人本硕 BME 毕业，看到医学图像相关的主题异常亲切，决定还是试一试蛋白分类比赛。跟队友二人集成 baseline 结果之后，进入了金牌区（集成提升巨大）。之后就是加入了杨老师的队伍：

杨佶 Kulbear：Kaggle Human Protein Atlas 蛋白质分类比赛第九名总结和复盘

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54734559

结果是 public 第 19，private 第 9，金牌 :)

5. Humpback Whale Identification （2/2131）金牌 2019.03

为了帮助鲸鱼保护，科学家们使用照片监视系统 (Photo Surveillance Systems) 来监视海洋活动。他们使用鲸鱼尾巴这一独一无二的标记来在连续的图像中识别鲸鱼，并对它们的活动进行细致地分析。在过去的四十年里，大部分工作基于科学家们的手工作业，这也使得大量的数据未被充分利用。5004 个 id 鲸鱼数据，其中许多 id 仅有 one shot 的数据。这是一个 few shot learning 和细粒度分类的问题。

比赛任务：座头鲸识别

Kaggle Grandmaster tier 要求 5 块金牌，其中包括一块 solo gold，遂决定一鼓作气尝试 solo，争取拿下 GM title。比赛时间比较充裕，面对的问题也是我相对熟悉的，很快成绩就进入了前 10。然而 PB 达到 0.910 之后，实验一度没有进展，名次在逐步下滑。急于打破僵局，尝试了相关的各种方案，sota 人脸 loss，Person reid 的模型结构，metric learning，pytorch 下也重新搭建了 siamese net 的 pipeline。然而尝试得越多，导致每条路线实验不够充分，更难以得到提升。（后续比赛结果也证明，任何一条路线，工作足够细致，都是能够在比赛中取胜的）冷静下来还是回归最初的方案，稳扎稳打，最终 rank 2nd。

solution:

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/83885

代码:

https://github.com/SeuTao/Kaggle_Whale2019_2nd_palce_solution

Kaggle 参赛感受总结

关于成绩：6 个月连续五次比赛全部金牌，这是我开始做第一个比赛时没有想到的，其中运气也占了很大成分。每个比赛的初期，我的预期都不会是一块金牌（因为完全不知道会做成什么样），而是随着比赛的进行，不断提升对自己成绩的要求（5%->1%->top10->top5）。

投入精力： 在做竞赛之前，我的业余时间主要是用来做一些自己的 project 和学习充电。参加 kaggle 竞赛半年来，我把所有的业余时间都献给了这个平台。周末，国庆，元旦甚至春节假期，几乎都是在 kaggle 中度过，kaggle 可以说成为了我的第二职业。

收获回报：从学习角度来说，kaggle 上我收获了对不同问题，不同数据的认识，相关技能上也有不少提升；从荣誉角度来说，得到了多块金牌，成为了 Grandmaster，在平台 10w 用户中能够排名 top38（虽然对于很多大佬来说不算什么）；还能够认识很多竞赛爱好者，并且相互交流提升；最后，奖金也是一个很好的回报 :)

比赛与工作：比赛与工作的关系，像是训练场与实战。作为一个从业者，比赛给我提供了非常好的训练环境，有非常多的新鲜问题和数据，在限制的条件下供我探索。在这里我想说明的是，比赛成绩好，决不能代表实际工作中能够表现出色。但是反过来，一个算法工程师如果不具备在竞赛中得到好名次的能力，又怎么能胜任实际工作呢？