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2021 全国数字生态创新大赛 - 智能算法赛季军方案 乘风破浪的炼丹师队

作者:阿里云天池
  • 2024-08-26
    浙江
  • 本文字数:542 字

    阅读完需:约 2 分钟

关联比赛:  2021全国数字生态创新大赛-智能算法赛

比赛介绍

以“生态资产智能分析”为课题,基于不同地形地貌的高分辨率遥感影像资料,利用遥感影像智能解译技术识别提取土地覆盖和利用类型,实现生态资产盘点、土地利用动态监测、水环境监测与评估、耕地数量与监测等应用。

数据分析

categories

结合现有的地物分类实际需求,参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准,设计陆域土地覆盖与利用类目体系,包括:林地、草地、耕地、水域、道路、城镇建设用地、农村建设用地,工业用地、构筑物、裸地。


主要难点

数据分布不均衡



标签噪声


同物异谱



训练测试差异大



为了解决上述几个难点 ,我们设计了如下解决思路:



模型设计

在比赛中,我们选择 Res_UNet 作为 baseline 模型,同时为了提高模型的泛化性能,我们选择了域泛化性能好的 IBN-Net 作为比赛 backbone。具体网络结构如下: 




Tricks 以及实验

  • 常规数据增强(RandomRotate90/ShiftScaleRotate/RGBShift etc.)

  • MixUp

  • SWA

  • LargeMarginSoftmax Loss

  • Ibn-net

  • Logist postprocess



开源代码

GitHub - whut2962575697/image_seg: A Strong Baseline for Image Semantic Segmentation


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