新手分
78/100
适合已会用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练深度学习模型、想做遥感图像语义分割的个人开发者。参赛者需要能处理多类别像素级标签，并将建筑、道路、林地等地物的预测结果导出为分割图。
官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。
Remote-sensing segmentation training and test datasets
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
能够读懂官方赛题与参赛规则
语义分割模型
遥感影像处理
像素级标注读取
MIoU评估
PNG预测结果打包
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
主要难点是让模型适应多地区、多来源、多场景的异构遥感影像，并做好四类像素级分割；标签中的未标注区域还需要在训练和结果处理时正确对待。提交也有严格格式要求：必须生成与测试图片逐一对应的单通道 PNG，并压缩为 result.zip。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。