1. 賽題名稱

建筑物檢測和屋頂類型分類

2. 賽題背景

該軌道側重于從高分辨率衛星光學圖像和 SAR 圖像中檢測和分類建筑物屋頂類型。SAR 和光學模態有望提供補充信息。給定的數據集涵蓋了全球六大洲的十七個城市。分類任務由 12 種細粒度的預定義屋頂類型組成。圖 1 顯示了一個示例。

3. 數據說明

提供rgb和單通道的sar數據，訓練數據3720對樣本，驗證數據（即第一階段的測試樣本）共1549張，數據量較少。比較建議使用預訓練權重。

4. baseline

基于mmdetection框架的maskrcnn，僅使用rgb數據的前提下，resnet50+rpn大概可以跑到30.80左右，截至發文期間可進前十。

baseline地址：

https://github.com/AICyberTeam/DFC2023-baseline

5. 獎品及規則

每條賽道中排名第一、第二、第三和第四的隊伍將被宣布為獲勝者。

獲獎作品的作者將：

在 IGARSS 2023 的 DFC23 特邀會議上展示他們的方法

在 IGARSS 2023 會議記錄中發表他們的手稿

獲得 IEEE 認可證書

每個賽道的第一、第二和第三名的團隊將分別獲得 5,000 美元、2,000 美元和 1,000 美元（美元）的現金獎勵。

每個賽道排名第一和第二的團隊的作者將共同撰寫一篇總結 DFC23 成果的期刊論文，并將以開放獲取的方式提交給 IEEE JSTARS。

排名靠前的團隊將于 2023 年 7 月在美國帕薩迪納舉行的 IGARSS 2023 期間獲獎。

6. 參與方式

在codalab和星圖地球官網同時報名，請注意用戶名使用同一個。參與兩個賽道只需在星圖地球報名一次。

7. 賽程安排

初賽 2023年1月3日-2023年2月28日

向參與者提供訓練數據和額外的驗證圖像（沒有相應的參考數據）來訓練和驗證他們的算法。

復賽 2023年3月6日-2023年3月13日

參與者收到測試數據集（無相應參考數據），并在七日內提交結果。

8.比賽地址

https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/8987#results

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以上內容來自公眾號“遙感深度學習”，專注于“遙感+深度學習”相關信息共享，包括技術、論文、代碼、競賽等前沿資料。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的赛事推荐 | 建筑物细粒度实例分割——2023 IEEE GRSS 数据融合赛道1的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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