Kaggle Pytorch运行长度编码

Question

我正在研究pytorch中的DSB问题，我有我的预言，但我不确定如何将其转换为提交所需的运行长度编码格式，总之就是

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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游程长度编码。 您将提交包含开始位置和运行长度的值对，而不是提交用于细分的详尽索引列表。 例如，“ 1 3”表示从像素1开始，总共运行3个像素（1,2,3）。

比赛格式要求以空格分隔的成对清单。 例如，“ 1 3 10 5”意味着像素1,2,3,10,11,12,13,14将被包括在掩码中。 像素被一索引并从上到下编号，然后从左到右编号：1是像素（1,1），2是像素（2,1），依此类推。

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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)

但是现在我有了我的预测，我不确定该如何前进，我在线找到了这个脚本，但是我不确定如何针对我的用例进行修改

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)

关于如何着手或如何对此进行修改的任何建议将非常有帮助！

Answer 1

尝试类似的东西是否有效

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')