冠军方案：YuLab  from南方科技大学

链接：客流统计赛题冠军方案解读-2023长三角（芜湖）人工智能大赛

我们在实际的应用过程中缺少对数据集分布的分析

用的是yolos！！！

用PP-LCNet网络来进行属性分类，分出性别   同时对人头框进行了扩充

仅用了1%作为验证集  那验证集会有说服力吗 会不会出现验证集很偏门 的情况呢？这里我不是很理解

扩大检测框 会引入多余信息吧  但似乎模型训练起来也没事 只不过可视化可能奇怪 不过这个比赛不要求可视化 那无所谓了 其他两个trick感觉很常见

跨线判定 这个方式我没想到 我只是计算了斜率并且判断了两个特殊情况

这个想法很新奇

缓冲区这个也想到了 不过超参不好调吧

性别判定我直接50%没训练 这里做的很人家比差远了 而且对于工牌-人头的关联很直观 很优美

能手写c++推理代码太牛了 我只用python显得像个小傻瓜。tensorRT 不是速度的巅峰 C++才是

总结一下：对于整个pipeline的选择不是很周全，c++/python   让速度提不上去