CV语义分割-地表建筑物识别-task2 数据扩增

CV语义分割-地表建筑物识别-task2 数据扩增

一、学习目标

• 理解基础的数据扩增方法
• 学习 OpenCV 和 albumentations 完成数据扩增
• Pytorch 完成赛题读取

二、数据扩增方法梳理

数据扩增方法如下

三、扩增练习

1,基于opencv的几何变换

plt.imshow(cv2.flip(img, 0)) ##垂直翻转
plt.imshow(cv2.flip(img, 1)) ##水平翻转

  • x, y = np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)
    • plt.imshow(img[x:x+256, y:y+256])##随机裁剪
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(2, 2, 2)
#plt.imshow(mask)
x, y = np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)
plt.imshow(img[x:x+256, y:y+256])##随机裁剪
plt.subplot(2, 2, 3)·plt.imshow(cv2.flip(img, 0)) ##垂直翻转

plt.subplot(2, 2, 4)
#plt.imshow(mask)
plt.imshow(cv2.flip(img, 1)) ##水平翻转
天池赛事的零基础入门语义分割-地表建筑物识别任务是一个面向初学者的语义分割竞赛。任务的目标是利用机器学习和计算机视觉技术,对卫星图像中的地表建筑物进行标记和识别。 在这个任务中,参赛者需要使用给定的训练数据集进行模型的训练和优化。训练数据集包含了一系列卫星图像和相应的像素级标注,标注了地表建筑物的位置。参赛者需要通过分析训练数据集中的图像和标注信息,来构建一个能够准确地识别地表建筑物的模型。 参赛者需要注意的是,语义分割是指将图像中的每个像素进行分类,使得同一类别的像素具有相同的标签。因此,在地表建筑物识别任务中,参赛者需要将地表建筑物区域与其他区域进行区分,并正确地进行标记。这对于初学者来说可能是一个挑战,因此需要掌握基本的图像处理和机器学习知识。 参赛者可以根据自己的理解,选择合适的算法和模型来完成这个任务。常见的方法包括卷积神经网络(CNN),通过设计适当的网络结构和训练方式,提高模型的准确性和泛化能力。同时,数据预处理和数据增强技术也是提高模型性能的关键。参赛者可以通过对数据进行增强和扩充,提高模型的鲁棒性和识别能力。 最后,参赛者需要使用训练好的模型对测试数据集进行预测,并生成预测结果。这些预测结果将用于评估参赛者模型的性能和准确度。评估指标通常包括像素级准确度(Pixel Accuracy)和平均交并比(Mean Intersection over Union),参赛者需要根据这些指标来评估和改进自己的模型。 总之,通过参加这个任务,初学者可以通过实践和挑战来提高自己的图像处理和机器学习技能,并掌握语义分割的基本概念和方法。
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