<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="worker" default="usage">
<property name="basedir" value="."/> <!-- 定义根目录为当前目录 -->
<property name="app.name" value="worker"/> <!-- 定义应用程序名称 -->
<property name="war.name" value="${app.name}.war"/> <!-- 定义根war包的名称 -->
<property name="src.dir" value="${basedir}/src" /> <!-- 定义源代码路径 -->
<property name="lib.dir" value="${basedir}/WebContent/Web-INF/lib"/> <!-- 定义库文件路径 -->
<property name="dist.dir" value="${basedir}/WebContent/WEB-INF/classes"/> <!-- 定义根class文件位置 -->
<property name="tomcat.dir" value="D:/apache-tomcat-6.0.18"/> <!-- 定义本机上Tomcat安装目录 -->
<property name="out.dir" value="${basedir}/out"/> <!-- 定义根war包的输出位置 -->
<property name="env" value="dev"></property>
<!-- 定义claspath -->
<path id="classpath">
<fileset dir="${lib.dir}">
<include name="**/*.jar"/>
</fileset>
<fileset dir="${tomcat.dir}/lib">
<include name="**/*.jar"/>
</fileset>
</path>
<!--显示用法-->
<target name="usage">
<echo message="${app.name} Build file"/>
<echo message="-------------------------------------------------------------"/>
<echo message=""/>
<echo message=" available targets are:"/>
<echo message=""/>
<echo message=" clean --> 清除相关的目录"/>
<echo message=" init --> 新建所需要的目录"/>
<echo message=" build --> 编译所有源代码到[${dist.dir}]目录"/>
<echo message=" copyfile --> 把[${src.dir}]目录中的xml和properties配置文件复制到[${dist.dir}]"/>
<echo message=" war --> 把[${basedir}/WebRoot]目录打包成war文件放到[${out.dir}]"/>
<echo message=" ftpdeploy --> 把打好的war包传到ftp上"/>
<echo message=""/>
<echo message="-------------------------------------------------------------"/>
<echo message=""/>
<echo message=""/>
</target>
<target name="clean">
<!--清除以前目录-->
<delete dir="${dist.dir}" failonerror="false"/>
<delete dir="${out.dir}" failonerror="false"/>
</target>
<!--初始化-->
<target name="init" depends="clean">
<!--准备目录-->
<mkdir dir="${dist.dir}"/>
<mkdir dir="${out.dir}"/>
</target>
<!--编译-->
<target name="build" depends="init">
<javac srcdir="${src.dir}" destdir="${dist.dir}" encoding="utf-8">
<classpath refid="classpath"/>
</javac>
</target>
<!--复制配置文件-->
<target name="copyfile" depends="init">
<copy todir="${dist.dir}">
<fileset dir="${src.dir}">
<include name="**/*.xml"/>
<include name="**/*.hbm.xml"/>
</fileset>
</copy>
<copy tofile="${dist.dir}/db.properties">
<fileset dir="${src.dir}" includes="db_${env}.properties" />
</copy>
<copy tofile="${dist.dir}/log4j.properties">
<fileset dir="${src.dir}" includes="log4j.properties" />
</copy>
<copy tofile="${dist.dir}/format.properties">
<fileset dir="${src.dir}" includes="format.properties" />
</copy>
</target>
<target name="jar" depends="copyfile">
<jar jarfile="${out.dir}/${app.name}.jar" basedir="${dist.dir}">
</jar>
<delete dir="${dist.dir}" failonerror="false" quiet="true"/>
<copy todir="${lib.dir}">
<fileset dir="${out.dir}">
<include name="${out.dir}/${app.name}.jar"/>
</fileset>
</copy>
</target>
<!--打包成war-->
<target name="war" depends="copyfile,build" >
<war destfile="${out.dir}/${war.name}" webxml="${basedir}/WebContent/WEB-INF/web.xml">
<fileset dir="${basedir}/WebContent">
<exclude name="**/web.xml"/>
<include name="**/*.*"/>
<include name="**/*"/>
</fileset>
</war>
</target>
<target name="deploy" depends="copyfile,build,war">
<copy todir="${tomcat.dir}/webapps">
<fileset dir="${out.dir}">
<include name="${war.name}"/>
</fileset>
</copy>
</target>
<!--使用ftp上传-->
<!--注意,使用这个命令需要有common-net(http://jakarta.apache.org/commons/net/download.html)包在ant的classpath中-->
<target name="ftpdeploy" depends="war">
<ftp action="delete" server="10.0.0.21" port="21" remotedir="/" userid="web" password="web">
<fileset>
<include name="${app.name}"/>
<include name="${war.name}"/>
</fileset>
</ftp>
<ftp server="10.0.0.21"
port="21"
remotedir="/"
userid="uid"
password="pwd">
<fileset dir="${out.dir}">
<include name="${war.name}"/>
</fileset>
</ftp>
</target>
</project>
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说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物,将大图像划分成小图像,训练多个模型,识别出图像中的建筑物,不对测试集(第二阶段的图像)进行任何标注,直接在图像上预测,分别识别出2015和2017的建筑物,再将所得的两张建筑物图像相减,对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据,分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型,分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197,只用了224和256两种大小的图像),设定输出概率大于0.5判定为建筑物,小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注,线下建筑物识别准确率82%左右,经过标注,建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交,泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练,最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段,数据后处理是对
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