Kaggle Dstl Satellite Imagery Feature Detection 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

kaggle_dstl_submission/
├── data/
│   ├── three_band/
│   ├── sixteen_band/
│   ├── grid_sizes.csv
│   └── train_wkt_v4.csv
├── src/
│   ├── get_3_band_shapes.py
│   ├── cache_train.py
│   ├── unet_buildings.py
│   ├── unet_structures.py
│   ├── unet_road.py
│   ├── unet_track.py
│   ├── unet_trees.py
│   ├── unet_crops.py
│   ├── fast_water.py
│   ├── slow_water.py
│   ├── make_prediction_cropped_buildings.py
│   ├── make_prediction_cropped_structures.py
│   ├── make_prediction_cropped_track.py
│   ├── make_prediction_cropped_road.py
│   ├── make_prediction_cropped_trees.py
│   ├── make_prediction_cropped_crops.py
│   ├── merge_predictions.py
│   └── post_processing.py
├── LICENCE
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件，包括三波段和十六波段的卫星图像，以及网格大小和训练数据的CSV文件。
• src/: 包含项目的源代码文件，包括数据准备、模型训练、预测生成和后处理的脚本。
• LICENCE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 src/ 目录下，以下是主要的启动文件及其功能介绍：

• get_3_band_shapes.py: 用于获取三波段图像的形状信息。
• cache_train.py: 用于缓存训练数据。
• unet_buildings.py: 用于训练建筑物检测的UNet模型。
• unet_structures.py: 用于训练结构检测的UNet模型。
• unet_road.py: 用于训练道路检测的UNet模型。
• unet_track.py: 用于训练轨迹检测的UNet模型。
• unet_trees.py: 用于训练树木检测的UNet模型。
• unet_crops.py: 用于训练农作物检测的UNet模型。
• fast_water.py: 用于快速水体检测。
• slow_water.py: 用于慢速水体检测。
• make_prediction_cropped_buildings.py: 用于生成建筑物检测的预测结果。
• make_prediction_cropped_structures.py: 用于生成结构检测的预测结果。
• make_prediction_cropped_track.py: 用于生成轨迹检测的预测结果。
• make_prediction_cropped_road.py: 用于生成道路检测的预测结果。
• make_prediction_cropped_trees.py: 用于生成树木检测的预测结果。
• make_prediction_cropped_crops.py: 用于生成农作物检测的预测结果。
• merge_predictions.py: 用于合并所有类别的预测结果。
• post_processing.py: 用于对合并后的预测结果进行后处理。

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 src/ 目录下的脚本文件来调整模型的训练参数和数据路径。例如，可以在 unet_buildings.py 中修改模型的超参数，或在 get_3_band_shapes.py 中调整数据路径。

示例：修改数据路径

在 get_3_band_shapes.py 中，可以通过修改以下代码来调整数据路径：

# 原始代码
data_path = "data/three_band/"

# 修改后的代码
data_path = "your/custom/data/path/"

通过这种方式，可以根据实际需求调整项目的配置。