基于DeepLab v3的遥感图像语义分割教程 前言 前两个月做过一次基于Unet的遥感图像语义分割教程,效果较差。这次选用一个稍微新一点的模型,再跑一次相同的数据集,加上迁移学习的技巧,看看效果怎么样。 教程准备 开源的图像语义分割DeepLabv3代码(二分类) https ...
第一次做遥感图像多分类的语义分割,有点力不从心。在此记录一下一些遇到的bug。 https: github.com milesial Pytorch UNet 源码地址 .TypeError: Cannot handle this data type 原因:在pytorch中tensor默认是CHW,而PIL中是HWC。在tensorboardX中的SummaryWriter.add imge 的 ...
2020-02-20 15:07 2 1310 推荐指数:
基于DeepLab v3的遥感图像语义分割教程 前言 前两个月做过一次基于Unet的遥感图像语义分割教程,效果较差。这次选用一个稍微新一点的模型,再跑一次相同的数据集,加上迁移学习的技巧,看看效果怎么样。 教程准备 开源的图像语义分割DeepLabv3代码(二分类) https ...
上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。 数据集 ...
遥感图像多类别语义分割(基于Pytorch-Unet) 前言 去年前就对这方面感兴趣了,但是当时只实现了二分类的语义分割,对多类别的语义分割没有研究。这一块,目前还是挺热门的,从FCN到Unet到deeplabv3+,模型也是不断更迭。 思路 首先复现了FCN(VOC2012 ...
前言 在模型预测过程中,如果将较大的待分类遥感影像直接输入到网络模型中会造成内存溢出,故一般将待分类图像裁剪为一系列较小图像分别输入网络进行预测,然后将预测结果按照裁剪顺序拼接成一张最终结果图像。 原理 如果采用常规的规则格网裁剪然后预测拼接的话效果不好。因为每张图像块的边缘区域的上下文 ...
## 简述ES6的新特性 *Default Parameters(默认参数) in ES6 *Template Literals (模板文本)in ES6 ...
import包命名 import的包可以给它命名 import l4g "code.google.com/p/log4go" testing的Error和Fatal的区别 Error : Log() + Fail() 即记录当前错误,记录为失败,但是继续执行 Fatal : Log ...
文章来自周纵苇大佬的知乎,是Unet++模型的一作大佬,其在2019年底详细剖析了Unet++模型,讲解的非常好。所以在此做一个搬运+个人的理解。 文中加粗部分为个人做的注解。需要讨论交流的朋友可以加 ...
本文包含代码案例和讲解,建议收藏,也顺便点个赞吧。欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题:cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下。使用图像分割,绕不开Dice损失 ...