一、赛题数据

遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段，遥感技术已经成功应用于地表覆盖检测、植被面积检测和建筑物检测任务。本赛题使用航拍数据，需要参赛选手完成地表建筑物识别，将地表航拍图像素划分为有建筑物和无建筑物两类。

左边为原始航拍图，右边为对应的建筑物标注。

二、数据标签

赛题为语义分割任务，因此具体的标签为图像像素类别。在赛题数据中像素属于2类（无建筑物和有建筑物），因此标签为有建筑物的像素。赛题原始图片为jpg格式，标签为RLE编码的字符串。

RLE全称（run-length encoding），翻译为游程编码或行程长度编码，对连续的黑、白像素数以不同的码字进行编码。RLE是一种简单的非破坏性资料压缩法，经常用在在语义分割比赛中对标签进行编码。

RLE与图片之间的转换如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import cv2# 将图片编码为rle格式
def rle_encode(im):'''im: numpy array, 1 - mask, 0 - backgroundReturns run length as string formated'''pixels = im.flatten(order = 'F')pixels = np.concatenate([[0], pixels, [0]])runs = np.where(pixels[1:] != pixels[:-1])[0] + 1runs[1::2] -= runs[::2]return ' '.join(str(x) for x in runs)# 将rle格式进行解码为图片
def rle_decode(mask_rle, shape=(512, 512)):'''mask_rle: run-length as string formated (start length)shape: (height,width) of array to return Returns numpy array, 1 - mask, 0 - background'''s = mask_rle.split()starts, lengths = [np.asarray(x, dtype=int) for x in (s[0:][::2], s[1:][::2])]starts -= 1ends = starts + lengthsimg = np.zeros(shape[0]*shape[1], dtype=np.uint8)for lo, hi in zip(starts, ends):img[lo:hi] = 1return img.reshape(shape, order='F')

三、评价指标

赛题使用Dice coefficient来衡量选手结果与真实标签的差异性，Dice coefficient可以按像素差异性来比较结果的差异性。Dice coefficient的具体计算方式如下：

其中X是预测结果，Y为真实标签的结果。当X与Y完全相同时Dice coefficient为1，排行榜使用所有测试集图片的平均Dice coefficient来衡量，分数值越大越好。

四、读取数据

import pandas as pd
import cv2
train_mask = pd.read_csv('train_mask.csv', sep='\t', names=['name', 'mask'])# 读取第一张图，并将对于的rle解码为mask矩阵
img = cv2.imread('train/'+ train_mask['name'].iloc[0])
mask = rle_decode(train_mask['mask'].iloc[0])print(rle_encode(mask) == train_mask['mask'].iloc[0])
# 结果为True

解题思路：由于本次赛题是一个典型的语义分割任务，因此可以直接使用语义分割的模型来完成：

步骤1：使用FCN模型模型跑通具体模型训练过程，并对结果进行预测提交；
步骤2：在现有基础上加入数据扩增方法，并划分验证集以监督模型精度；
步骤3：使用更加强大模型结构（如Unet和PSPNet）或尺寸更大的输入完成训练；
步骤4：训练多个模型完成模型集成操作；

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零基础入门语义分割——Task1 赛题理解

文章目录

一、赛题数据

二、数据标签

三、评价指标

四、读取数据

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