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 ...
近年來,深度學習在遙感影像地物分類中取得了一系列顯著的效果。CNN可以很好的獲取影像紋理信息,捕捉像素與像素之間的空間特征,因此,一個訓練好的深度學習模型在地物提取中具有很大的優勢。但模型的訓練卻是一個很繁瑣的任務,需要人工准備數據集,貼標簽,訓練模型等。本文將以sar影像為例實現冰水二分類的數據集批量准備工作 划線取點截取小圖片保存 : .原始sar遙感影像 .預處理思路: a.人工划線:對應在 ...
2017-07-22 11:46 0 1467 推薦指數:
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 ...
任務目標 對MNIST手寫數字數據集進行訓練和評估,最終使得模型能夠在測試集上達到\(98\%\)的正確率。(最終本文達到了\(99.36\%\)) 使用的庫的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代碼地址GitHub:https ...
轉自:https://blog.csdn.net/weixin_41868601/article/details/113888782 【原博客中有超鏈接】 遙感影像中變化檢測數據集1. S2MTCP2. Hi-UCD3. SECOND4. CD_Data_GZ5. LEVIR-CD6. ...
1. UAVDT(Unmanned Aerial Vehicle Benchmark Object Detection and Tracking) https://sites.google.com/v ...
深度學習中常用數據集的制作與轉換 一. 數據集的制作。以常用的LabelImg和Labelme為例。 1. PASCAL VOC格式數據集(常用於目標檢測)。 a. 安裝LabelImg。LabelImg是一款開源的圖像標注工具,標簽可用於分類和目標檢測,它是用 Python 編寫的,並使用 ...
與自然圖像相比航空遙感圖像特殊性: 1,尺度多樣性,航空遙感圖像從幾百米到近萬米的拍攝高度都有,且地面目標即使是同類目標也大小不一,如港口的輪船大的有300多米,小的也只有數十米; 2,視角特殊性,航空遙感圖像的視角基本都是高空俯視,但常規數據集大部分還是地面水平視角,所以同一目標的模式 ...
文章來自:http://zhidao.baidu.com/link?url=iWpq6OOZ9dmZ-WX-Vne7KtgxoseLSKnGes7ETxTueXnuLfksKOqgplk4wRdE9mQaRVo6JbsoEKOyAdAfnO_KSK RS遙感影像分為兩類:一是光學影像;二是 ...
摘抄自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist 在介紹softmax回歸的實現前我們先引入一個多類圖像分類數據集。它將在后面的章節中被多次使用,以方便我們觀察比較算法 ...