Awesome
A版单模型20190916在线F1-Score=0.801
B版单模型20191010在线F1-Score=0.837
系统环境：centos7 python3.6 pytorch1.0
大致思路：每个导联作为一个通道，使用1维卷积进行训练
数据预处理
数据解压放在data目录下，使用8个导联的数据，简单进行train_val数据集划分
python data_process.py
模型训练
python main.py train #从零开始训练
模型测试
模型测试，在submit文件夹下生成提交结果
python main.py test --ckpt=..model_path #加载预训练权重进行测试
一些细节
- 本次测试模型为1dconv_resnet34，直接修改于torchvision
- 训练数据只进行了简单的数据增强，最终无normalize
- 由于设备问题，数据进行了重采样，推荐使用原数据