2、data_generator读数据(修改 deeplab\ dateasets\data_generator.py) 加入自己的数据集,只需模仿它已经创建的数据就好,训练验证测试大小,以及忽略值等 解码时用 tf.decode_raw() 解码,不用再根据后缀判断调用哪个。 二、训练部分 1、训练(修改 deeplab\train.py) 参数设置里需要指定自己的数据集 dataset 由于...
本赛题旨在对遥感影像进行像素级内容解析,并对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,以衡量遥感影像地块分割模型在多个类别(如建筑、道路、林地等)上的效果。 数据说明 本赛题提供了多个地区已脱敏的遥感影像数据,各参赛选手可以基于这些数据构建自己的地块分割模型。 训练数据集 样例图片及其标注如下图所示: 训练数据...
4.3 实验三:使用“DeepLabV3P网络”进行训练 4.4 实验结果 5. 预测 6. 总结 个人介绍 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 飞桨常规赛:遥感影像地块分割 - 4月第10名方案 0 引言 最近一段时间学习了飞桨领航团实战速成营课程,对图像分割有了一定的了解了,课程中有一个非常有趣的实践...
其实就是通过一系列复杂的数学计算和模型训练啦。它会学习很多已经知道的影像,就像我们学习知识一样,然后再把学到的东西用到新的遥感影像上,这样就能准确地找到我们想要的要素啦。 三、crf又是什么呢。 crf这个东西呀,也不是个简单的家伙。它和deeplabv3+是好搭档呢。它可以对deeplabv3+找到的初步结果进行优化。
该数据集由33张大小不同的高分辨率遥感影像组成,每张影像都是从德国Vaihigen市高空中获取的真正射影象(TOP)。在某种程度上,这个数据集的遥感印象与普通的自然影像没有差别,他们均是由三个通道组成。所以,我们可以将其看作是普通图片。数据集还包括与每个影像对应的归一化数字表面模型(nDSM)。在这33张图像中,16张...
小白本人从事的是航测相关工作,接触最多的是海量的无人机影像(业内将图像称为影像);最近在复现DeeplabV3+,因此从无人机影像着手制作自己的数据集,完成DeeplabV3+的训练、评估、可视化及影像分割,期间遇到很多问题,但是前辈们的出坑经验多为自己遇到的问题及相应解决方案,但是同一个问题可能由不同因素引起,本文针对问...
本研究采用轻量化的DeepLabV3+算法进行遥感影像农作物语义分割。具体步骤如下: 1.数据准备:收集包含农作物的遥感影像数据集,并进行预处理,包括裁剪、归一化等操作。 2.模型构建:采用轻量化的DeepLabV3+算法构建语义分割模型。通过改进模型结构,降低计算量,提高模型的实时性。 3.训练与优化:使用标注的遥感影像数据集...
基于Deeplab-v3对遥感图像的语义分割 QQ:2812728382 数据集: CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集,一共五张卫星遥感影像 百度云盘:点击这里 密码:3ih2 预训练模型:点击这里下载 dataset ├── origin //5张遥感图片,有标签 ├── test //3张遥感图片,无标签,在这个任务中没有用到 └──...
然而,传统的语义分割算法在处理高分辨率遥感影像时,存在着计算量大、耗时长等问题。因此,本研究提出了一种基于轻量化DeepLabV3+的遥感影像农作物语义分割算法,旨在提高算法的效率和准确性。 二、相关工作 在农作物语义分割领域,深度学习算法已经成为研究热点。其中,DeepLabV3+是一种基于深度卷积神经网络的语义分割算法,...
基于Deeplab-v3对遥感图像的语义分割 数据集: CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集,一共五张卫星遥感影像 百度云盘:点击这里 密码:3ih2 预训练模型:点击这里下载 dataset ├── origin //5张遥感图片,有标签 ├── test //3张遥感图片,无标签,在这个任务中没有用到 ...