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Jiangfeng-Xiong
CCF BCDI2017 卫星影像的AI分类与识别
您好。我做的语义分割，也是在该数据集实践和训练（我用的 keras），存在些问题想请教您哈？ 1、在数据增强方面，您当时考虑过哪些数据方式吗？我看有的不会添加噪声，有的会，有时候我也迷茫，到底采用哪些增强方式，一般“旋转”应该需要的，但诸如光照、噪声等增强，不知道该不该加？ 2、“多次度训练/预测”，请问多尺度训练、多尺度预测指的是？ 3、您尝试过其他 backbone 及分割模型组合，亦或改模型如添加空洞卷积、特征金字塔、Attention 等吗？有觉得哪些方式能在该数据集取得比较不错的结果吗，或是您觉得哪些方式可以考虑尝试（我最近在尝试改模型，不知道该怎么改好，如果随便改觉得有些茫然）？ **注**：看您这里用的是 densenet+pspnet，你当时没考虑用 resnet 吗，还是说您当时实践发现 resnet 做主干不好？ 5、看您这里提到使用 CRF 后处理，您这里是在一开始使用的 CRF 处理吗？还是对预测后的图像进行 CRF 处理？ 6、您当时实践过程中，交叉熵 loss 和 focal loss，在该数据集上训练区别大吗？**注**：本来我想对少类别的过采样，但没找到代码如何过采样，所以想考虑 focal loss 试试，不造如何。 7、还有预测后拼接痕迹的问题，采用滑动比“预测小图”小的步伐进行预测，但有的地方还是会看到的拼接痕迹，如果训练的本身不好，那拼接痕迹更加严重，请问您知道还有什么办法消除或是减小该痕迹吗？
