这个赛题的训练数据其实和去年是一样的，只是是语义分割的评价指标改成了类似实例分割的指标。

1.赛道背景

变化检测对“耕地红线”、土地利用监管等应用具有重要意义。利用多时相遥感数据，采用多种图像处理和模式识别方法提取变化信息，并定量分析和确定地表变化的特征与过程，便是遥感变化检测的本质。传统遥感行业基于人工两期影像标注从而判别地物时相变化的方法受限于效率低、成本高等问题，难以满足实际应用需求，本赛道希望遴选出高效的遥感图像变化检测算法模型，对图像中的变化图斑信息进行高效识别，提高空间信息网络建设中遥感图像快速变化识别能力。

2. 赛道任务

变化检测赛道力求对通过前后两时相的遥感影像，提取出地物发生变化的斑块。选手使用主办方提供的两个时相的遥感图像进行变化判别处理，主办方依据评分标准对结果进行综合评价。依据所述地物变化标准，以耕地-建筑/动土的对象级变化检测为目标，设计赛题如下：

a. 初赛：算法在耕地-建筑/动土的对象级变化检测的能力；

b. 复赛：算法在耕地-建筑/动土的对象级变化检测的能力。进阶考察算法分类的准确性，测试数据尺寸变化的适应性；

c. 决赛：算法在耕地-建筑/动土的对象级变化检测的能力。进阶考察现场答辩评议，嵌入式环境的适应性（模型复杂度及效率），算法分类的准确性，测试数据尺寸变化的适应性，支持统一的接口调用；

其实就是docker提交。

3. 数据简介及赛题分析

数据来源

（1）来源：数据为1米-2米分辨率的高分一号、高分二号图像，由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室采集、标注、构建；

（2）规模：6000+张遥感影像变化检测样本数据(按512*512大小折算)；

（3）用途：土地利用动态监测，矿产资源开发状况和地质灾害的调查与监测；生态环境监管调查与评价，水环境监测与评估，空气环境监测与评价；耕地数量与质量调查

数据说明

a.原始影像：影像格式为tif，包含R、G、B三个波段，训练集影像尺寸为512512像素，初赛测试集影像尺寸为512512像素，复赛、决赛数据初步确定为大幅面遥感影像。

b.标签数据：标签格式为单通道的png，每个像素的标签值由一个数值表示，使用‘uint8’数据类型存储，该数值表示是否为变化，“0”代表未变化，“1”代表变化。

c.test目录下的instances_test.json 不包含标注信息，仅包含图像的imgId，选手需根据此文件中图片的id推理。

4. 方案简介

基于Siam-ConvNext的遥感影像耕地变化检测

这个比赛后期，方案和PPT主要是队友在做，所以细节上我可能描述的没那么清晰。

4.1 整体网络架构

首先总体架构其实是基于孪生网络的，在经过一系列的backbone的对比后，我们选的是convnext作为主干网络。在解码部分，可以直接类比Siam-FC-Conc的结构。

4.2 训练策略

4.3 数据增强

这块其实做了一些工作

首先是水平、垂直翻转、旋转、多尺度、归一化等常规操作；

其次，采用了双时相的翻转，线上傅里叶变换转换风格，

以及使用测试集的伪标签进行微调模型，

4.4 推理

4.5 Tricks

分割的概率阈值设定为0.05；

以一定的重叠率滑动窗口进行推理；

对于分割的二值结果进行处理时，并行化；

伪标签。

4.6 最终结果

评测指标：

采用AP10作为精度评价指标

最终决赛排名第四，精度12.38第三，速度65秒。

4.6 总结和展望

在这种需要进行速度排名的比赛中，还是需要掌握知识蒸馏这个知识点的。其次，换小模型也比较重要，当时使用的是base模型，参数量确实有点多了。

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