原文:遙感圖像語義分割(三)——使用訓練好的權重進行預測

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信息較少,所以預測結果精度較低,進而還會導致出現明顯的拼接痕跡。采用忽略邊緣預測,即有重疊地裁剪影像並在拼接時采 ...

2022-04-18 15:06 9 705 推薦指數:

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caffe初步實踐---------使用訓練好的模型完成語義分割任務

caffe剛剛安裝配置結束,乘熱打鐵! (一)環境准備 前面我有兩篇文章寫到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服務器上搭建的,其中第二篇因為硬件環境更佳我們的步驟稍顯復雜。其實 ...

Sun Jan 01 10:39:00 CST 2017 10 18848
圖像語義分割訓練經驗總結--圖像語義分割

  最近一直在學pytorch,copy了幾個經典的入門問題。現在作一下總結。   首先,做的小項目主要有              分類問題:Mnist手寫體識別、FashionMnist識別、貓狗大戰              語義分割:Unet分割肝臟圖像遙感圖像   先把語義分割 ...

Sun Feb 16 02:22:00 CST 2020 2 2258
遙感圖像語義分割知識點記錄

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 1.TypeError: Cannot handle this data type 原因:在pytorch中tensor ...

Thu Feb 20 23:07:00 CST 2020 2 1310
基於DeepLab v3的遙感圖像語義分割教程

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 ...

Tue Apr 13 09:04:00 CST 2021 0 449
【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割

上兩個月參加了個比賽,做的是對遙感高清圖像語義分割,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 ...

Tue Jan 23 04:05:00 CST 2018 114 33143
遙感圖像多類別語義分割(基於Pytorch-Unet)

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 ...

Tue Jan 19 08:28:00 CST 2021 7 1176
Keras 如何利用訓練好的神經網絡進行預測

分成兩種情況,一種是公開的訓練好的模型,下載后可以使用的,一類是自己訓練的模型,需要保存下來,以備今后使用。 如果是第一種情況,則參考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

Mon Aug 14 00:39:00 CST 2017 0 12659
 
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