kaggle Airbus Ship Detection Challenge 船舶检测实战(1)：提取正样本

最新推荐文章于 2025-06-13 09:00:00 发布

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最新推荐文章于 2025-06-13 09:00:00 发布 · 5.9k 阅读

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本文记录了参加kaggle Airbus Ship Detection Challenge的第一步，包括从10万张训练样本中提取约2.7万正样本，创建csv和保存正样本图片文件夹。第二天的工作涉及将csv转化为训练格式，后续博客会转为私密模式，比赛目标是超越84.7%的准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

报名参加了kaggle 8月的最新比赛 Airbus Ship Detection Challenge
发现有人已经开源把准确率提高到了84%
怀着“知其不可而为之“的勇气，还是把这个比赛当作了kaggle比赛的首战

第一天的工作：

提取正样本
从给定train中提取出正样本，减少训练样本，毕竟GPU不想选太好的
大概从10万张训练样本中提取了2.7万的正样本

import pandas as pd
import os
import numpy as np
import csv
import shutil

file_read = open("train_ship_segmentations.csv", "r")
reader = csv.reader(file_read)

fileHeader = ["ImageId", "EncodedPixels"] # 建立表头
file_write = open("positive_example.csv",