darknight512
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最新评论
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dwangel：
现在可以用WICD这个 东西来管理无线上网了。
关于Ubuntu的使用心得之一（解决wep无法无线上网问题） -
seamanjiang：
支持，这个要顶的
关于Ubuntu下的一些下载工具感想 -
eyejava：
Good WayMark.
用RAP来练习口语 -
finaleden：
某院士说了：中国科技没有哪个行业不落后西方十年的，it业同样也 ...
关于国内站点的一些思考 -
liuming：
是啊，说起这类问题确实很认人气愤，现在都不想提了。不过有时候也 ...
关于国内站点的一些思考
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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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