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大赛简介
遥感影像场景分类是遥感影像目标检测和高层语义理解的基础，遥感影像高层语义理解又是空间分析的基础。实际应用中空间分析借助地图与空间信息解决经济、社会、国防等重要领域的技术任务。
例如通过遥感影像进行农作物估产、城市规划、商铺选址、城市热点场所人群分析、空间规划等等。空间分析是解决实际生活中问题的重要手段，而遥感影像场景分类是空间分析的基石。
遥感影像场景分类任务是从多幅遥感影像中区分出具有相似场景特征的图像，并对这些图像进行分类，为每一幅遥感影像赋予场景类别标签。
赛事主题和数据说明
赛题描述
本赛题为8月活动赛题，截止2019年8月31日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩！！
数据描述
由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据，可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]
字段说明：
| 文件名 | 字段名称 | 字段类型 | 备注 |
|---|---|---|---|
| img_path | string | 不为空 | 图片的相对路径 |
| label | string | 不为空 | 标签 |
参考文献：
[1]无
评审标准
算法输入输出格式
输入字段： img_path,
输出字段： label,
评审指标说明
- 本赛题基础得分为60分，所有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励！
- 精确率（Precision，简称为P）：正确预测为正的占全部预测为正的比例
- 召回率（Recall，简称为R）：正确预测为正的占全部实际为正的比例
- F1-Score 是精确率和召回率的一种加权平均，它的最大值为1，最小值为0
- 计算公式如下：
超过 40分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
19
batch数据为256，循环次数为60次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为91.01。
Mxnet
LeNet
2019-08-29 22:10:41
暂未公开
32
batch数据为1，循环次数为1次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为89.98。
魔改fastai
resnet50
2019-08-11 15:52:10
暂未公开
96
batch数据为64，循环次数为10次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为7.22。
2019-08-06 21:55:56
暂未公开
108
batch数据为128，循环次数为1次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.84。
MXNet
LeNet5
2019-08-22 22:21:48
暂未公开
YY
2019-08-31 21:25:05
2019-08-31 21:25:05
92.81
大印
2019-09-04 13:29:08
2019-09-04 13:29:08
92.66
Mengcius
2019-11-19 07:25:46
2019-11-19 07:25:46
92.66
4
Albert1563667639
2019-09-18 01:14:37
2019-09-18 01:14:37
92.47
5
交差墒
2019-08-31 23:15:52
2019-08-31 23:15:52
92.45
6
CodeAI
2019-09-15 09:16:13
2019-09-15 09:16:13
92.42
7
gboy
2019-09-01 04:31:44
2019-09-01 04:31:44
92.33
8
yangsmile
2019-09-03 05:47:35
2019-09-03 05:47:35
92.33
9
绿肥红瘦
2020-01-07 05:11:23
2020-01-07 05:11:23
92.27
10
Tiernos
2020-03-16 18:30:39
2020-03-16 18:30:39
92.04
11
true up
2019-09-09 05:02:10
2019-09-09 05:02:10
91.95
12
西北风
2019-08-31 21:46:00
2019-08-31 21:46:00
91.77
13
哈尔的移动城堡
2019-08-31 23:16:07
2019-08-31 23:16:07
91.71
14
emmm我还没想好
2019-09-01 11:49:15
2019-09-01 11:49:15
91.62
15
无心法师
2019-09-06 09:16:36
2019-09-06 09:16:36
91.37
16
Zyt
2019-08-31 21:35:11
2019-08-31 21:35:11
91.33
17
Biao_Ge
2019-09-07 01:11:27
2019-09-07 01:11:27
91.3
18
诗人藏夜里
2019-11-21 10:39:37
2019-11-21 10:39:37
90.31
19
trickornot
2019-09-01 03:38:47
2019-09-01 03:38:47
90.25
20
天涯·明月·刀
2019-09-11 00:32:23
2019-09-11 00:32:23
89.51
21
小林子
2019-09-11 13:55:38
2019-09-11 13:55:38
89.39
22
雨中冰言
2019-09-07 17:23:14
2019-09-07 17:23:14
89.33
23
机器学渣
2019-09-07 19:25:54
2019-09-07 19:25:54
89.05
24
Li Kuo-tung
2020-04-27 20:06:33
2020-04-27 20:06:33
88.15
25
木信
2019-12-21 02:10:21
2019-12-21 02:10:21
87.46
26
NingAnMe
2020-12-16 08:21:27
2020-12-16 08:21:27
87.24
27
chenfengshf
2019-09-01 06:08:40
2019-09-01 06:08:40
86.31
28
June_Z
2019-09-04 05:21:53
2019-09-04 05:21:53
80.69
29
SimonFighter
2019-09-08 18:19:07
2019-09-08 18:19:07
70.14
30
超人二号
2019-09-03 15:25:07
2019-09-03 15:25:07
2.09
31
步沧
2019-09-10 22:32:23
2019-09-10 22:32:23
2.09
32
徐辉
2019-09-12 00:28:55
2019-09-12 00:28:55
2.09
33
Helloworld1562285460
2019-09-14 23:49:57
2019-09-14 23:49:57
2.09
34
xupengzheng
2019-09-16 16:53:32
2019-09-16 16:53:32
2.09
35
Peter陈敏
2019-09-20 07:29:08
2019-09-20 07:29:08
2.09
36
cracked2
2019-12-20 17:38:53
2019-12-20 17:38:53
2.09
37
五五
2020-03-09 20:50:33
2020-03-09 20:50:33
2.09
38
lcl050024
2020-04-16 10:37:06
2020-04-16 10:37:06
2.09
39
牛顿不会飞
2020-04-16 11:31:16
2020-04-16 11:31:16
2.09
40
莲子咖啡
2020-09-18 22:16:52
2020-09-18 22:16:52
2.09
41
NemoRyuu
2020-12-13 19:15:44
2020-12-13 19:15:44
2.09
42
章鑫
2019-11-19 17:28:08
2019-11-19 17:28:08
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