基於DeepLab v3的遙感圖像語義分割教程 前言 前兩個月做過一次基於Unet的遙感圖像語義分割教程,效果較差。這次選用一個稍微新一點的模型,再跑一次相同的數據集,加上遷移學習的技巧,看看效果怎么樣。 教程准備 開源的圖像語義分割DeepLabv3代碼(二分類) https ...
第一次做遙感圖像多分類的語義分割,有點力不從心。在此記錄一下一些遇到的bug。 https: github.com milesial Pytorch UNet 源碼地址 .TypeError: Cannot handle this data type 原因:在pytorch中tensor默認是CHW,而PIL中是HWC。在tensorboardX中的SummaryWriter.add imge 的 ...
2020-02-20 15:07 2 1310 推薦指數:
基於DeepLab v3的遙感圖像語義分割教程 前言 前兩個月做過一次基於Unet的遙感圖像語義分割教程,效果較差。這次選用一個稍微新一點的模型,再跑一次相同的數據集,加上遷移學習的技巧,看看效果怎么樣。 教程准備 開源的圖像語義分割DeepLabv3代碼(二分類) https ...
上兩個月參加了個比賽,做的是對遙感高清圖像做語義分割,美其名曰“天空之眼”。這兩周數據挖掘課期末project我們組選的課題也是遙感圖像的語義分割,所以剛好又把前段時間做的成果重新整理和加強了一下,故寫了這篇文章,記錄一下用深度學習做遙感圖像語義分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。 數據集 ...
遙感圖像多類別語義分割(基於Pytorch-Unet) 前言 去年前就對這方面感興趣了,但是當時只實現了二分類的語義分割,對多類別的語義分割沒有研究。這一塊,目前還是挺熱門的,從FCN到Unet到deeplabv3+,模型也是不斷更迭。 思路 首先復現了FCN(VOC2012 ...
前言 在模型預測過程中,如果將較大的待分類遙感影像直接輸入到網絡模型中會造成內存溢出,故一般將待分類圖像裁剪為一系列較小圖像分別輸入網絡進行預測,然后將預測結果按照裁剪順序拼接成一張最終結果圖像。 原理 如果采用常規的規則格網裁剪然后預測拼接的話效果不好。因為每張圖像塊的邊緣區域的上下文 ...
## 簡述ES6的新特性 *Default Parameters(默認參數) in ES6 *Template Literals (模板文本)in ES6 ...
import包命名 import的包可以給它命名 import l4g "code.google.com/p/log4go" testing的Error和Fatal的區別 Error : Log() + Fail() 即記錄當前錯誤,記錄為失敗,但是繼續執行 Fatal : Log ...
文章來自周縱葦大佬的知乎,是Unet++模型的一作大佬,其在2019年底詳細剖析了Unet++模型,講解的非常好。所以在此做一個搬運+個人的理解。 文中加粗部分為個人做的注解。需要討論交流的朋友可以加 ...
本文包含代碼案例和講解,建議收藏,也順便點個贊吧。歡迎各路朋友愛好者加我的微信討論問題:cyx645016617. 在很多關於醫學圖像分割的競賽、論文和項目中,發現 Dice 系數(Dice coefficient) 損失函數出現的頻率較多,這里整理一下。使用圖像分割,繞不開Dice損失 ...