賽題社會價值
通過計算機自動識別大面積衛星圖中的物體，有助於預估農產品產量，城市面積等工作。
賽題所屬類型
圖像分割與分類
賽題特點
- 類間差異小；
- 存在標註噪聲；
- 物體尺度差異大；
- 有效物體佔比低；
- 圖片尺寸達到30億左右的像素，無法直接訓練。
賽題工作
模型選擇
本次分割的圖像中，全局信息很重要，某一個類別的確定會受到它周邊像素與類別的影響。本次比賽最佳模型框架deeplab v3+。
數據處理
- 為了應對圖片過大的現象，本次比賽採取了滑動裁剪的方法，每次選取圖片大小1024x1024，滑動步長設置為512，剔除無效區域佔比過高的樣本。由於滑動採樣操作會對邊緣的預測產生影響，所以，預測結果只保留中間區域（512x512）。
- 一些常規的數據增強方法。
訓練處理
- 本次分類使用的是多分類交叉熵損失函數，併為不同類別添加不同的權重。
- 標籤平滑。採取軟標籤訓練，區別於0和1的這樣的硬標籤，可以為難易程度不同的樣本給予不同程度的標籤值。
- 使用半監督的方式，為沒有標籤的圖片生成軟標籤，增加樣本。
- 因為數據集比較小，即使使用了各種數據增強技術，還是會有過擬合的風險，可以選取多個snapshot使用參數均值的方法對模型參數進行融合可以提高模型的泛化能力。但是傳統的方法是對一個模型進行多次訓練來取得多個snapshot，這會需要很多的計算時間。相比之下，根據不同評價標準選擇融合的snapshot，也就是選擇最小驗證loss，最大mIoU，和訓練最後（通常是訓練loss最小）的三個模型參數進行融合。為了增加三個模型的差異性，可以採用Cyclic Cosine Annealing的方法。反覆進入多個局部最小值。
預測結果處理
- 由於預測生成的圖片會存在一些毛刺，小連通域等現象。所以，採取了一些圖像的膨脹與腐蝕的處理。
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