Привязка аэроснимков к местности

Задача с всероссийского чемпионата 2022

Файлы

champmpti.ipynb - ноутбук для Kaggle
main.py - та же программа для запуска на сервере с картой.

Запуск ноутбука в Кэггле

я создал публичный датасет "MPTI-champ" который может быть найден поиском на сайте кэггла по датасетам и подключен к ноутбуку. Обязателен режим GPU!

Прогон занимает 4 часа, получаемый результат (с текущими параметрами - 0.968012) Снимки без облаков находятся с точностью 0.999+ Вычисления делаются со снимками, уменьшенными в 4 раза.

Для получения более высокого результата необходимо повторить вычисления с изображениями большего разрешения (уменьшенными в 2 раза) Далее описывается процедура запуска main.py на сервере с картой RTX-3090 24Gb

Установка зависимостей

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Загрузка датасета

Сейчас программа сама загружает датасет (если не находит его), но ранее это делалось скриптом download.sh. Он также создавал каталоги.

wget https://lodmedia.hb.bizmrg.com/case_files/768820/train_dataset_train.zip
wget https://lodmedia.hb.bizmrg.com/case_files/768820/test_dataset_test.zip

unzip -q train_dataset_train.zip
mkdir test
unzip -q -d test/img test_dataset_test.zip
mkdir test/json
mkdir submit

В корне рабочего каталога должны быть каталоги train, test, submit. Внутри первых 2-х должны быть подкаталоги img и json

Запуск основной программы main.py

В коде необходимо задать параметры, например:

rf = 2  # в сколько раз уменьшаем изображения - resize factor (1, 2, 4)
step = 2  # шаг смещения (Stride of the convolution)
astep = 1 # шаг перебора углов из диапазона 0-360 (1, 2, 3, ...)

Запуск:

python main.py

Создание файла для сабмита результата

Программа создает 400 JSON-файлов в каталоге submit и упаковывает их в zip-архив.