語義分割演算法–地表建築物識別學習
在賽題資料中畫素屬於 2 類（無建築物和有建築物），因此標籤為有建築物的畫素。賽題原始為 jpg 格式，標籤為 rle 編碼的字串。
rle 全稱（run-length encoding），翻譯為遊程編碼或行程長度編碼，對連續的黑、白畫素數以不同的碼字進行編碼。rle 是一種簡單的非破壞性資料壓縮法，經常用在在語義分割比賽中對標籤進行編碼
轉換**：
import numpy as np
import pandas as pd
import cv2
#將編碼為rle格式 - def rle_encode(im):
』』』 im: numpy array, 1 - mask, 0 - background
returns run length as string formated10 』』』
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)
#將rle格式進行解碼為 - def rle_decode(mask_rle, shape=(512, 512)):
』』』20 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』)
語義分割實現地表建築物識別1
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