基于遥感影像和用户行为的城市区域功能分类数据集
Scene：
Action/Event Detection,VehicleData Type：
Classification
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3.17G
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*数据结构实际以真实数据为准
赛题：基于遥感影像和用户行为的城市区域功能分类
初赛阶段提供5万样本：每个样本对应一个城市功能区域，每个区域提供一张高分辨率遥感影像和一份脱敏后用户的到访记录。
训练集
train_image.tar.gz
包含40000张遥感影像，每张影像的像素为100*100，分辨率为1m。文件命名格式： AreaID_CategoryID.jpg。
例如000001_001.jpg，表示该图片为区域000001的遥感影像，该区域的功能类别为居住区
train_visit.tar.gz
包含40000个文件，每个文件记录一个区域的用户的到访记录。文件命名格式:
AreaID_CategoryID.txt。例如000001_001.txt，表示该文件记录区域为000001的用户到访行为，该区域的功能类别为居住区。文件格式为：
USERID \t day_a&hour_x|hour_y|..., day_b&hour_x|hour_z|...
例如：aff296a485010219
\t 20190129&21|22,20190218&19|20|21
表示用户aff296a485010219在2019年01月29日的21点、22点， 2019年02月18日的19点、20点和21点到访过该区域
测试集
test_image.tar.gz 包含10000张遥感影像，每张影像的像素为100*100，分辨率为1m。文件命名格式： AreaID.jpg。 例如000001.jpg，表示该图片为区域000001的遥感影像
test_visit.tar.gz 包含10000个文件，每个文件记录一个区域的用户的到访记录。文件命名格式: AreaID.txt。例如000001.txt，表示该文件记录区域为000001的用户到访行为。数据格式同train_visit.tar.gz
选手需要提交的数据(result_data)
选手需要对测试集中的每个区域的功能进行分类，提供的文件格式为：
AreaID \t CategoryID
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