原文:Windows下用Caffe跑自己的數據(遙感影像)

前言 Caffe對於像我這樣的初學者來說是一款非常容易上手的深度學習框架。關於用Caffe跑自己的數據這樣的博客已經非常多,感謝前輩們為我們提供的這么好的學習資源。這里我主要結合我所在的行業,說下如何對跑通具有多通道多格式的遙感數據。 數據准備 Caffe封裝的非常好,要想將我們的數據運用於Caffe上,我們唯一要做的工作就是准備好Caffe支持的數據輸入格式 leveldb lmdb 。 Ca ...

2016-11-19 15:34 3 2057 推薦指數:

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caffe自己的數據,基於WINDOWScaffe

本文詳細介紹,如何用caffe自己的圖像數據用於分類。 1 首先需要安裝過程見 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同時依據上面教程,生成了caffe.exe 2 構建自己的數據集。分為train和val 兩個數據集,本次實驗為2分類 ...

Sat Aug 06 07:24:00 CST 2016 10 19345
caffe自己的數據windows

caffe自己的數據 本文介紹如何使用caffe對自己的圖像數據進行分類。 1 圖片數據庫准備 由於圖片數據收集比較費時,為了簡單說明,我用了兩類,dog和bird,每種約300張。train200張,val100張。 新建一個文件夾mine,放自己的數據,在mine文件夾下新建 ...

Fri May 08 17:37:00 CST 2015 0 2268
windowscaffeImageNet

windowscaffeImageNet 使用caffe主要分為三大步: 【1】用convert_imageset.exe把圖片數據庫轉換為.lmdb或者.leveldb的格式。 【2】用compute_image_mean.exe進行取均值的預處理,生成.binaryproto文件 ...

Sun Dec 06 19:17:00 CST 2015 0 1972
遙感影像數據的管理

遙感影像數據的管理(一) 針對遙感影像數據(Remote Sensing Image Data)的高效存儲、組織、管理與發布的問題,國內外已經做了大量的相關研究工作,並取得了卓越的成果。今天我想談一談其中一類重要的方法是:依托傳統關系型數據庫構建的海量遙感影像 ...

Sat Jun 15 01:10:00 CST 2019 0 529
遙感影像數據產品級別概述

1986年,美國航空航天局(NASA)定義了一系列數據處理"級別",用以區分源於其地球觀測系統(EOS)衛星獲取的影像生成的標准數據產品。給定任何數據產品,我們可以根據其級別來判斷其在生產過程中都經過了那些處理流程,這樣能夠使得用戶知道如何更恰當地去使用它。同時,NASA對每個級別做出了簡要定義 ...

Fri Nov 06 05:26:00 CST 2015 0 3055
Windows caffe mnist實例

  一. 裝完caffe當然要來跑跑自帶的demo,在examples文件夾下。 先來試試用於手寫數字識別的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代碼文件,但是沒有圖像庫。 mnist庫有50000個訓練樣本,10000個測試樣本,都是手寫數字圖像。   caffe ...

Tue Oct 03 22:49:00 CST 2017 0 1968
深度學習遙感影像數據集(記錄)

參考:https://blog.csdn.net/z704630835/article/details/88697165 一、DOTA:A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images 數據集介紹:該數據集一共有15種 ...

Thu May 23 22:37:00 CST 2019 0 2153
 
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