This repo is the unofficial pytorch implementation of paper "Contour-oriented Cropland Extraction from High Resolution Remote Sensing Imagery Using Richer Convolution Features Network".And I add some tricks on this method.

1. 数据集准备

1.1. 数据制作

• 利用arcgis制作耕地面矢量；
• 面矢量转线矢量；
• 面矢量转栅格，线矢量转栅格；
• 耕地线膨胀两个像素后，叠加到耕地面上，其中背景的像素值为0，耕地面的像素值为1，耕地线为2。

1.2. 数据目录

data

train_images

  	  ***.tif

  	  ***.tif

  	  ***.tif

         ...........

train_labels

  	  ***.tif

  	  ***.tif

  	  ***.tif

         ...........

2. 模型训练

准备好数据集后， 根据需要进行配置文件的修改，依次训练分割和边缘检测模型，最后进行预测。

3. 项目文件说明

分割模型训练

python train_seg.py

边缘检测模型训练

python train_edge.py

模型推理（分割+边缘+后处理）

python predict_large.py