零基础入门语义分割-地表建筑物识别Baseline
赛题背景
赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。
通过对本方案的完整学习，可以帮助掌握语义分割基本技能。同时我们也将提供专属的视频直播学习通道。
赛题描述及数据说明
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。
如下图，左边为原始航拍图，右边为对应的建筑物标注。
enter image description here
赛题数据来源（Inria Aerial Image Labeling），并进行拆分处理。数据集报名后可见并可下载。赛题数据为航拍图，需要参赛选手识别图片中的地表建筑具体像素位置。
-
train_mask.csv：存储图片的标注的rle编码； -
train和test文件夹：存储训练集和测试集图片；
rle编码的具体的读取代码如下：
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 - background
Returns run length as string formated
'''
pixels = im.flatten(order = 'F')
pixels = np.concatenate([[0], pixels, [0]])
runs = np.where(pixels[1:] != pixels[:-1])[0] + 1
runs[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 -= 1
ends = starts + lengths
img = np.zeros(shape[0]*shape[1], dtype=np.uint8)
for lo, hi in zip(starts, ends):
img[lo:hi] = 1
return img.reshape(shape, order='F')读取样例：
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评估标准
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：
结果提交
提交前请确保预测结果的格式与test_sample_submit.csv中的格式一致，以及提交文件后缀名为csv。
注意事项：
- 第一列为test图片名称，第二列为rle编码；
- 如测试集图没有识别出结果，也需要提交空字符串；
- 测试集图片顺序需要与
test_sample_submit.csv保持一致；
image.png
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