零基础入门语义分割-Task1 赛题理解

• 赛题理解
• 学习目标
• 赛题数据
• 评价指标
• 读取数据
• 解题思路
• 本章小结
• 课后作业

赛题理解

• 赛题名称：零基础入门语义分割-地表建筑物识别
• 赛题目标：通过本次赛题可以引导大家熟练掌握语义分割任务的定义，具体的解题流程和相应的模型，并掌握语义分割任务的发展。
• 赛题任务：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。

学习目标

• 在理解背景的前提下，对cv语义分割流程有所了解

赛题数据

• 将航拍图像素划分为有建筑物和无建筑物两类
• 数据来源： Inria Aerial Image Labeling
• 数据标签：原始图片为jpg格式，标签为RLE编码的字符串

•   RLE：run-length coding 游程编码 对连续的黑白像素以不同的码字进行编码 “简单的非破坏性资料压缩法”
  

附上RLE与图片的转换方法

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')

评价指标

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：

2 ∗ ∣ X ∩ Y ∣ ∣ X ∣ + ∣ Y ∣ \frac{2 * |X \cap Y|}{|X| + |Y|} ∣X∣+∣Y∣2∗∣X∩Y∣​

其中 X X X是预测结果， Y Y Y为真实标签的结果。当 X X X与 Y Y Y完全相同时Dice coefficient为1，排行榜使用所有测试集图片的平均Dice coefficient来衡量，分数值越大越好。

读取数据

代码

import pandas as pd
import cv2
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

解题思路

由于本次赛题是一个典型的语义分割任务，因此可以直接使用语义分割的模型来完成：

步骤1：使用FCN模型模型跑通具体模型训练过程，并对结果进行预测提交；
步骤2：在现有基础上加入数据扩增方法，并划分验证集以监督模型精度；
步骤3：使用更加强大模型结构（如Unet和PSPNet）或尺寸更大的输入完成训练；
步骤4：训练多个模型完成模型集成操作；

本章小结

本章主要对赛题背景和主要任务进行讲解，并多对赛题数据和标注读取方式进行介绍，最后列举了赛题解题思路。

课后作业

• 理解RLE编码过程，并完成赛题数据读取并可视化； 统计所有图片整图中没有任何建筑物像素占所有训练集图片的比例；
  统计所有图片中建筑物像素占所有像素的比例； 统计所有图片中建筑物区域平均区域大小；

标签：Task1,rle,mask,赛题,语义,train,np
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43057279/article/details/113890930