EvbCFfp1XB

problem and my answer.


Approach
Connected Component ごとに label をつけただけ。

Connected Component をさらに分類しようとしたが、細かくなりすぎて1000個以内に収めることができないまま終わってしまった。


Approach

Nearest Neighbor (k=1,2,3)

SURF_X,SURF_Y で linear regression + 残差をDEPT,GR,RESDも特徴に加えて Random Forest


DEPT,GR,RESDを特徴に加えても、制度が上がらなかった。どう使えば良かったのか?



学習器 Random Forest で Building の中か外かを推定。

特徴 半径{ 0, 3, 7, 11, }の中の、
RGBのR,G,B,gray , HSLのH,S,L  , gradient の magnitude , theta, wleiteさんのedge の、
平均、分散、skewness、kurtosis



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