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add change detection dataset format

FlyingQianMM 5 lat temu
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      docs/data/format/change_detection.md

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docs/data/format/change_detection.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+# 地块检测ChangeDet
+
+## 数据集文件夹结构
+
+在PaddleX中,**标注文件为png文件**。建议用户将数据集按照如下方式进行组织,同一地块不同时期的地貌原图均放在同一目录,如`JPEGImages`,标注的同名png文件均放在同一目录,如`Annotations`,示例如下
+```
+MyDataset/ # 语义分割数据集根目录
+|--JPEGImages/ # 原图文件所在目录,包含同一物体前期和后期的图片
+|  |--1_1.jpg
+|  |--1_2.jpg
+|  |--2_1.jpg
+|  |--2_2.jpg
+|  |--...
+|  |--...
+|
+|--Annotations/ # 标注文件所在目录
+|  |--1.png
+|  |--2.png
+|  |--...
+|  |--...
+```
+同一地块不同时期的地貌原图,如1_1.jpg和1_2.jpg,可以是RGB彩色图像、灰度图、或tiff格式的多通道图像。语义分割的标注图像,如1.png,为单通道图像,像素标注类别需要从0开始递增(一般0表示background背景), 例如0, 1, 2, 3表示4种类别,标注类别最多255个类别(其中像素值255不参与训练和评估)。
+
+## 划分训练集验证集
+
+**为了用于训练,我们需要在`MyDataset`目录下准备`train_list.txt`, `val_list.txt`和`labels.txt`三个文件**,分别用于表示训练集列表,验证集列表和类别标签列表。
+
+**labels.txt**  
+
+labels.txt用于列出所有类别,类别对应行号表示模型训练过程中类别的id(行号从0开始计数),例如labels.txt为以下内容
+```
+unchanged
+changed
+```
+表示该检测数据集中共有2个分割类别,分别为`unchanged`和`changed`,在模型训练中`unchanged`对应的类别id为0, `changed`对应1,以此类推,如不知具体类别标签,可直接在labels.txt逐行写0,1,2...序列即可。
+
+**train_list.txt**  
+
+train_list.txt列出用于训练时的图片集合,与其对应的标注文件,示例如下
+```
+JPEGImages/1_1.jpg JPEGImages/1_2.jpg Annotations/1.png
+JPEGImages/2_1.jpg JPEGImages/2_2.jpg Annotations/2.png
+... ...
+```
+其中第一列和第二列为原图相对`MyDataset`的相对路径,对应同一地块不同时期的地貌图像,第三列为标注文件相对`MyDataset`的相对路径
+
+**val_list.txt**  
+
+val_list列出用于验证时的图片集成,与其对应的标注文件,格式与val_list.txt一致
+
+## PaddleX数据集加载  
+
+[示例代码](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/examples/change_detection/train.py)