【PaddlePaddle Hackathon】98 搜索测试图像增强最佳方案探索

[GT-ZhangAcer]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 活动的任务 ISSUE，更多详见PaddlePaddle Hackathon）

PaTTA 就是一个致力于让模型表现更加稳定的飞桨模型测试增强工具箱，其原理为在测试时对要推理的数据进行增强，通过投票形式选出更稳健的推理结果。

【任务说明】

• 任务标题：搜索测试图像增强最佳方案探索

• 技术标签：Python、PaddlePaddle

• 任务难度：简单

• 详细描述：在一般的深度学习赛事中，模型融合、TTA 等策略虽然能有效提升选手成绩，但这些方案在性能上往往难以应用于真实场景。虽然 PaTTA 提供了 TTA 工具，但我们也可以思考是否可以通过统计等方式，在用户预测单张图像时尽可能推荐出一个推理性能均衡点，在较低的速度影响下依旧可以提升模型效果。在这个项目中，需要你在同样环境下，在 Cifar100 数据集上进行推理，做到速度影响在 5% 以内，精度仍可具备至少 0.1% 的提升。

【提交内容】

• 项目 PR 到 PaTTA

• 技术说明文档

【技术要求】

• 可跑通 PaddlePaddle 核心框架下任一图像分类任务