Kaggle Pytorch 运行长度编码

Question

我正在研究 pytorch 中的 DSB 问题，我有我的预测，但我不确定如何将它们变成提交所需的运行长度编码格式，简而言之，就是这样

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为了减小提交文件的大小，我们的指标对像素值使用运行长度编码。您将提交包含起始位置和运行长度的成对值，而不是为您的细分提交详尽的索引列表。例如。 “1 3”表示从像素 1 开始运行总共 3 个像素 (1,2,3)。

比赛格式需要 space 分隔的成对列表。例如，“1 3 10 5”表示像素 1、2、3、10、11、12、13、14 将包含在掩码中。像素是一个索引，从上到下从左到右编号：1是像素（1,1），2是像素（2,1）等

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我得到这样的预测

model = model.eval()
for data in testdataloader:
    data = t.autograd.Variable(data.cuda(device = 1))
    pred = model(data)

但现在我有了我的预测，我不确定如何前进，我在网上找到了这个脚本，但我不确定如何针对我的用例修改它

def rle_encoding(x):
    dots = np.where(x.T.flatten() == 1)[0]
    run_lengths = []
    prev = -2
    for b in dots:
        if (b>prev+1): run_lengths.extend((b + 1, 0))
        run_lengths[-1] += 1
        prev = b
    return run_lengths

def prob_to_rles(x, cutoff=0.5):
    lab_img = label(x > cutoff)
    for i in range(1, lab_img.max() + 1):
        yield rle_encoding(lab_img == i)

任何关于我如何开始或如何修改它的建议都会非常有帮助！

Answer 1

尝试类似的方法是否有效

def rle_encode(image):
    """
    receives a masked image and encodes it to RLE
    :param mask_image:
    :return: string corresponding to the rle of the input image
    """
    pixels = image.flatten()
    # We avoid issues with '1' at the start or end (at the corners of
    # the original image) by setting those pixels to '0' explicitly.
    # We do not expect these to be non-zero for an accurate mask,
    # so this should not harm the score.
    pixels[0] = 0
    pixels[-1] = 0
    runs = np.where(pixels[1:] != pixels[:-1])[0] + 2
    runs[1::2] = runs[1::2] - runs[:-1:2]
    return ' '.join(str(x) for x in runs)

# create the file path
f = open(args.submit_dir + args.arch + '.csv', 'w')

# add the header of the csv file
f.write('img,rle_mask\n') 

# NOTE: put this part in the test loop to generate the output file
f.write(image_name ',' + data_utils.mask_to_RLEstring(net_output.numpy()) + '\n')

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