全程自己开发，通过超像素分割技术获取样本，构建样本数据集，最后通过分类神经网络模型完成图像分类。采用了多进程方式进行了加速。

对mmengine进行了全面深入的底层代码梳理，能够熟练掌握基于openmmlab的pytorch开发。希望通过加入团队，学习更多技术。

写的一个demo软件，利用PyQt5搭建前端，后端集成了多种深度学习方法，可实现针对遥感影像的地物分类自动化流程。