阿里天池2分类遥感图像分割

上传者: 54707168 | 上传时间: 2021-07-04 17:03:34 | 文件大小: 15KB | 文件类型: ZIP
基础模型采用UNet++网络模型,主干采用ImageNet预训练好的timm-efficientNet-b8并在模型中添加scse注意力机制。 训练好2个模型进行结果融合。 采用FastAI框架进行代码写。 2个模型分别为,(1)数据增强,b8,训练120轮(2)数据增强,b8,训练80轮。 操作系统版本:Linux version 5.8.0-29-generic (buildd@lgw01-amd64-039) (gcc (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1)20.04) 9.3.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.34) #3120.04.1-Ubuntu SMP 星期五 11 月 6 日 16:10:42 UTC 2020 python版本:3.7.9 训练数据处理 对原始数据随机提出 1000 张作为测试集不参与训练。 利用FastAI自带的数据增强库对训练数据进行。 划分20%作为验证集。 训练策略 采用fit_flat_cos训练模式训练80轮,和训练120轮。 采用混合饲养训练。 采用亚当优化器。 在训练过程中保存miou最好的性能模型。 复现流程 执行train.sh文件进行数据划分和模型训练。 执行test.sh文件进行预测。 两个两个模型在 1000 张测试集中进行测试,并计算结果,将两个模型的每个类别的模型性能进行融合,得到最终的每个模型的模型权重,利用 miou 权重进行模型的融合。

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  • qq_37132651 :
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    2021-10-01

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