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
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
开源代码
GitHub - whut2962575697/image\_seg: A Strong Baseline for Image Semantic Segmentation
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程序员
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