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目录: 一、自动转换脚本 二、高级别behavioral changes 三、让代码2.0本土化 四、改变模型 五、训练 This doc for users of low level TensorFlow APIs. If you are using the high level APIs (tf
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posted @ 2020-08-24 16:38
XiaoNiuFeiTian
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主要策略: 将原始的遥感图像裁成大小为(256x256)的图片块,裁剪的方法为随机采样,并进行数据扩增 搭建Deeplab-v3模型,使用预训练的 resnet-v2-50 迁移学习 完整的训练测试程序,使用 tensorboard 监控模型训练 多尺度拼接预测,提升模型 后处理优化,比如消除预测图
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posted @ 2020-08-24 11:40
XiaoNiuFeiTian
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基于深度学习的遥感影像语义分割(初级版):https://zhuanlan.zhihu.com/p/110379460 基于深度学习的遥感影像语义分割方法研究:http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10225-1019248045.htm http://www.d
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posted @ 2020-08-22 21:51
XiaoNiuFeiTian
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赛道背景 地物要素分类是将地表相对固定的物体分类的系统体系,是地表地物要素观测与测绘的重要手段之一。基于遥感影像开展地理国情监测、“耕地红线”、“生态红线”等实际应用,受“同物异谱”、“同谱异物”现象影响,分析与处理的难度极大,目前主要采用人工方式提取地物要素,效率低,耗资巨大,迫切需要自动化、高精
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posted @ 2020-08-22 02:49
XiaoNiuFeiTian
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https://haokan.baidu.com/v?pd=wisenatural&vid=4401734346008815829 https://blog.csdn.net/qq_22865459/article/details/80614822 >>PIE engine:http://www.p
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posted @ 2020-08-21 22:45
XiaoNiuFeiTian
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http://grzy.cug.edu.cn/zhuqiqi/zh_CN/index.htm 数据集:https://pan.baidu.com/s/1lfCJqzPuNSpjjyjq88LhjQ 该数据集包括12个类别,仅用于科研用途。以下各个类别中均包含200幅影像:农场、商业区、港口、闲置用地
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posted @ 2020-08-21 22:19
XiaoNiuFeiTian
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代码Pix2PixHD: https://github.com/ErinChen1/EPDN 测试集: 15_net_G.pth: 下载解压点击test.py即可运行,如果遇到图像大计算失败,可以单独运行单一图像,或者压缩一下尺寸 一开始并没有执行,是数据集加载错了,而且更改了torch底下的num
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posted @ 2020-08-14 18:02
XiaoNiuFeiTian
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摘要: 引用:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972 Graph-Based Segmentation算法是基于图的贪心聚类算法,实现
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posted @ 2020-08-12 15:51
XiaoNiuFeiTian
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2018.5 通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。 目录 第 1 章 图像编程入门 第 2 章 操作像素 第 3 章 处理图像的颜色 第 4 章 用直方图统计像素 第 5 章 用形态学运算变换图像 第 6 章 图像滤波 第 7 章 提取直线、轮廓和区域 第 8 章 检测兴趣点 第 9 章 描
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posted @ 2020-08-11 23:41
XiaoNiuFeiTian
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课程大纲:第一课:课程综述以及Windows环境下OpenCV(带contrib)编译和使用第二课:自己动手,实现“你的名字”滤镜我喜欢《你的名字》这个故事,前一段时间在微信上使用过它的滤镜,实现的效果很惊艳。使用OpenCV3中出现的seamlessClone等函数我们也可以实现类似的效果。第三课
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posted @ 2020-08-10 22:03
XiaoNiuFeiTian
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